安定性分析のオプションを選択する

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使用可能なオプションは、バッチ係数があるかどうか、およびバッチ係数が 固定係数かランダム係数かによって異なります。

バッチ係数なし

所定の信頼区間において規格限界の範囲内にある応答の割合
  • 50% (平均応答に対応): 応答値の平均に基づき、保存期間を計算します。Minitabは正規分布に基づく百分位を計算しますので、第50百分位は平均に等しいです。
  • 他のパーセント: 指定した百分位に基づき、保存期間を計算します。
信頼水準
信頼区間の信頼水準を入力します。
1 つの仕様制限を使用して消費期限を計算する
応答変数に2つの規格限界があるものの、保存期間に関連する限界は1つしかない場合に、このオプションを選択します。選択により、2つの規格限界を入力すると、信頼水準が調整され、片側の境界が生成されます。たとえば、信頼水準が95%で、このオプションを選択している場合には、保存期間に関連する単一の境界の信頼水準も95%です。このオプションを選択していない場合、両方の境界の信頼水準は97.5%です。単一の95%の境界で、保存期間は長くなります。
たとえば、薬剤の上側規格限界は12.5マイクログラム、下側規格限界は12マイクログラムだとします。保存している間に、薬剤は劣化し、効き目の強さが高まることはありません。下側規格限界のみが、保存期間に関連しています。

バッチは固定因子

所定の信頼区間において規格限界の範囲内にある応答の割合
  • 50% (平均応答に対応): 応答値の平均に基づき、保存期間を計算します。Minitabは正規分布に基づく百分位を計算しますので、第50百分位は平均に等しいです。
  • 他のパーセント: 指定した百分位に基づき、保存期間を計算します。
信頼水準
信頼区間の信頼水準を入力します。
バッチをプールするためのα
モデル選択の有意度を入力します。モデル選択中に、Minitabは最初に時間交互作用によるバッチを評価し、次にバッチ項を評価します。項のp値が指定したアルファ水準以上の場合、項はモデルから外されます。それ以外の場合、用語はモデルに残り、モデル選択は終了します。
1 つの仕様制限を使用して消費期限を計算する
応答変数に2つの規格限界があるものの、保存期間に関連する限界は1つしかない場合に、このオプションを選択します。選択により、2つの規格限界を入力すると、信頼水準が調整され、片側の境界が生成されます。たとえば、信頼水準が95%で、このオプションを選択している場合には、保存期間に関連する単一の境界の信頼水準も95%です。このオプションを選択していない場合、両方の境界の信頼水準は97.5%です。単一の95%の境界で、保存期間は長くなります。
たとえば、薬剤の上側規格限界は12.5マイクログラム、下側規格限界は12マイクログラムだとします。保存している間に、薬剤は劣化し、効き目の強さが高まることはありません。下側規格限界のみが、保存期間に関連しています。

バッチはランダム因子(混合モデル)です

所定の信頼区間において規格限界の範囲内にある応答の割合
パーセント
指定した百分位に基づき、保存期間を計算します。バッチがランダム因子の場合、デフォルトでは、Minitabは50パーセンタイルではなく95パーセンタイルを使用します。
信頼水準
信頼区間の信頼水準を入力します。
バッチをプールするためのα
モデル選択の有意度を入力します。モデル選択中に、Minitabは最初に時間交互作用によるバッチを評価し、次にバッチ項を評価します。項のp値が指定したアルファ水準以上の場合、項はモデルから外されます。それ以外の場合、用語はモデルに残り、モデル選択は終了します。
1 つの仕様制限を使用して消費期限を計算する
応答変数に2つの規格限界があるものの、保存期間に関連する限界は1つしかない場合に、このオプションを選択します。選択により、2つの規格限界を入力すると、信頼水準が調整され、片側の境界が生成されます。たとえば、信頼水準が95%で、このオプションを選択している場合には、保存期間に関連する単一の境界の信頼水準も95%です。このオプションを選択していない場合、両方の境界の信頼水準は97.5%です。単一の95%の境界で、保存期間は長くなります。
たとえば、薬剤の上側規格限界は12.5マイクログラム、下側規格限界は12マイクログラムだとします。保存している間に、薬剤は劣化し、効き目の強さが高まることはありません。下側規格限界のみが、保存期間に関連しています。
分散成分に対する初期推定値を設定
開始推定値を指定しない場合、Minitabでは、最小正規二次不偏推定(MINQUE)推定値が使用されます。最小正規二次不偏推定(MINQUE)推定値は通常、良好な推定値です。
バッチ
バッチ因子の分散成分に開始推定値を入力します。
バッチ x 時間
時間の交互作用(バッチ × 時間)を単位として、バッチの分散成分に開始推定値を入力します。
誤差
誤差分散の分散成分に開始推定値を入力します。
最大反復数
モデル内の未知のパラメータを推定するため、最大反復回数を入力します。