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μ = b0 + b1 * f(time)
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μ = b1 * f(time)
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μ = b0X + b1 * f(time)
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μ = b1X * f(time)
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μ = b0 + b1X * f(time)
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μ = b0 - b1 * Exp[-b2 * Exp[b3 * [Arrhenius(X0) - Arrhenius(X)]] * f(time)]
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μ = b0 * [1 - Exp[-b1 * Exp[b2 * [Arrhenius(X0) - Arrhenius(X)]] * f(time)]]
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μ = b0 + b1 * Exp[-b2 * Exp[b3 * [Arrhenius(X0) - Arrhenius(X)]] * f(time)]
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μ = b0 * Exp[-b1 * Exp[b2 * [Arrhenius(X0) - Arrhenius(X)]] * f(time)]
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μ = b0 ± Exp[b1 + b2 * Arrhenius(X)] * f(time)
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μ = b0 ± Exp[b1 + b2 * Log(X)] * f(time)
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μ = b0 ± Exp[b1 + b2 * X] * f(time)
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このモデルでも、変数変換した時間の線形関数で位置パラメータが表されています。ただし、傾きは共通ですが、切片はX値ごとに異なっているモデルです。「分布」と「変換」の選択によっては、関係式は曲線になる場合があります。たとえば、対数正規分布の場合には、対数正規分布を使用した共通の傾きを持つモデルのプロットのようになります。
図8.12 対数正規分布を使用した共通の傾きを持つモデル
これらのモデルのいずれかを最初に選択したとき、温度の単位と、通常の使用状況における温度（X0） を指定するよう求められます。X0の値は、加速因子における基準に使用されます（Meeker and Escobar 1998）。続いて別の1 次反応速度モデルまたはArrhenius速度モデル（第 “Arrhenius速度”を参照）を指定したときも、これらの設定に関しては、最初に指定したものが使用されます。
このモデルでは、時間ゼロのときに位置パラメータがゼロになっています。このモデルでも、b0とb1は正の値です。線形スケール上で、時間が無限に近づくにつれて、上側の漸近線b0に曲線は漸近します。タイプ2のモデルは、タイプ1のモデルを垂直方向にずらしたものです。
このモデルでも、b1とb2は正の値です。b1に対する符号がタイプ1モデルのものと逆になっているので、このモデルはタイプ1モデルを逆にしたものです。 線形スケール上で、時間が無限に近づくにつれて、下側の漸近線b0に曲線は漸近します。
時間の経過にともなって減少しているデータにこのモデルをあてはめた場合、1次反応速度 タイプ3の例のようなプロットになります。この図は、「Adhesive Bond.jmp」を使用しています。また、温度の単位には摂氏を、通常の使用状況での温度は35度と設定しました。
図8.13 1次反応速度 タイプ3の例
