変量バッチ因子を持つ安定性分析の例

結果を解釈する

バッチ別月交互作用がある場合とない場合のモデルを比較する p 値は 0.059 です。p 値は有意水準の 0.25 より小さいため、分析では [バッチ別月] 交互作用を持つモデルを使用します。約53か月の保存期間は、エンジニアが薬剤の95%が仕様下限を超えていることを95%確信できる期間の推定値です。見積もりは、エンジニアがプロセスからランダムに選択したすべてのバッチに適用されます。

周辺残差は、分散が均一な正規分布にならないことがあります。正規確率プロットのデータ点は十分には線に従いません。周辺残差の非正規な振る舞いの1つの理由は、最後のモデルに時間の交互作用によるバッチが含まれている場合、周辺残差の分散は時間変数によって変わり、均一ではなくなることがあるからです。条件付き残差を使用して、モデル内の誤差項の正規性を確認できます。

因子情報

因子	タイプ	水準の数	水準
バッチ	ランダム	8	1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

モデル選択 (α = 0.25)

モデル	-2対数尤度	差	p値
月 バッチ 月*バッチ	128.599
月 バッチ	133.424	4.82476	0.059

分散成分

要因	分散	合計の%	標準偏差の分散	Z-値	p値
バッチ	0.527409	72.91%	0.303853	1.735739	0.041
月*バッチ	0.000174	0.02%	0.000142	1.224102	0.110
誤差	0.195739	27.06%	0.036752	5.325932	0.000
合計	0.723322

モデル要約

S	R二乗	R二乗 (調整済み)
0.442424	96.91%	96.87%

係数

項	係数	係数の標準誤差	自由度	t値	p値
定数	100.060247	0.268706	7.22	372.378347	0.000
月	-0.138766	0.005794	7.22	-23.950196	0.000

ランダム効果予測

項	BLUP	標準偏差	自由度	t値	p値
バッチ
1	1.359433	0.313988	12.45	4.329567	0.001
2	0.395375	0.313988	12.45	1.259203	0.231
3	0.109151	0.313988	12.45	0.347629	0.734
4	-0.409322	0.313988	12.45	-1.303623	0.216
5	-0.135643	0.313988	12.45	-0.432001	0.673
6	-1.064736	0.313988	12.45	-3.391006	0.005
7	0.049420	0.313988	12.45	0.157394	0.877
8	-0.303678	0.313988	12.45	-0.967164	0.352
月*バッチ
1	0.006281	0.008581	10.49	0.731925	0.480
2	0.019905	0.008581	10.49	2.319537	0.042
3	-0.013831	0.008581	10.49	-1.611742	0.137
4	0.003468	0.008581	10.49	0.404173	0.694
5	0.001240	0.008581	10.49	0.144455	0.888
6	0.000276	0.008581	10.49	0.032144	0.975
7	-0.010961	0.008581	10.49	-1.277272	0.229
8	-0.006378	0.008581	10.49	-0.743220	0.474

異常な観測値の周辺適合値と診断

観測値	薬品濃度	適合値	自由度	残差	標準化残差
10	101.564000	99.643950	7.04368	1.920050	2.375254	R
31	100.618000	98.811354	7.05273	1.806646	2.213787	R
55	98.481000	96.729866	8.87383	1.751134	2.033482	R

保存期間の推定

下側規格 = 90
保存期間 = 95%の信頼度で95%以上の応答が下側規格を上回る期間
すべてのバッチの保存期間 = 53.1818

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