下表提供了“路径定义”列表中每个模型的方程。有关每个模型的说明,请点击相应的链接。
注意:每个方程左侧显示的缩略图显示位置参数 μ 随时间变化的一般行为图。在报表的主图中,根据您的“分布”和“变换”选择,有关估计中位数的图可能不同于缩略图。
模型 |
方程 |
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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 = b0X + b1x * 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) |
该模型拟合单个分布,其中的位置参数随变换时间线性变化。该模型拟合共同截距和共同斜率,不论是否有 X 变量。
该模型拟合单个分布,其中的位置参数随变换时间线性变化,但参数值在时间 0 处为 0。基于“分布”和“变换”的选择,中位数曲线可能不是直线,可能未穿过原点。该模型拟合 0 截距和共同斜率,不论是否有 X 变量。
在该模型中,位置参数是变换时间的线性函数,X 各值的截距不同,但具有共同斜率。基于“分布”和“变换”的选择,该模型拟合可能显示为曲线。例如,选择“对数正态”分布将生成Figure 8.12 中的图。
图 8.12 使用对数正态分布的共同斜率模型
在该模型中,位置参数是变换时间的线性函数,X 各值的截距和斜率均不同。
在该模型中,位置参数是变换时间的线性函数,X 各值的截距为 0,且斜率不同。
在该模型中,位置参数是变换时间的线性函数,X 各值的截距相同,但斜率不同。
提供四个一阶动力学模型,其中的位置参数是基于温度的 Arrhenius 变换的非线性函数。以上每个位置模型为可选解释变量 X 的每个值拟合不同的模型。
首次选择以上任意模型时,您必须指定温度的测量值尺度和参考温度值 X0。指定的参考温度影响对这些模型中的 b2 的解释。b2 参数是 X0 时的比率常数。X0 的值用于构造时间加速因子 (Meeker and Escobar 1998)。若您随后选择另一个一阶动力学模型或 Arrhenius 速率模型(请参见Arrhenius 速率),该平台会记住并使用这些指定内容。
在该模型中,b1 和 b2 为正。在线性尺度上,当时间趋向于无穷大时,曲线在 b0 处具有上渐近线。
在该模型中,位置参数在时间 0 处为 0。b0 和 b1 为正。在线性尺度上,当时间趋向于无穷大时,曲线在 b0 处具有上渐近线。您可以认为 2 型模型是 1 型模型的垂直偏移版本。
在该模型中,b1 和 b2 为正。由于 b1 前面的符号正好与 1 型模型中 b1 前面的符号相反,该模型是 1 型模型的反转版本。在线性尺度上,当时间趋向于无穷大时,曲线在 b0 处具有下渐近线。
鉴于数据随时间呈现负斜率,拟合模型可生成类似Figure 8.13 的图。该图针对 Adhesive Bond.jmp。选定的温度测量值尺度为“摄氏温度”,典型使用条件下的指定参考温度为 35 度。
图 8.13 一阶动力学 3 型模型的示例
该模型是 3 型模型的垂直偏移版本。在线性尺度上,当时间趋向于无穷大时,曲线在 0 处具有下渐近线。
提供三个模型,其中位置参数是变换后的 X 变量的指数函数。以上每一个位置模型为可选解释变量 X 的每个值拟合共同的截距和不同的斜率模型。对于以上每个模型,在线性尺度上,位置参数在变换后的时间值中呈线性关系。
该模型涉及 Arrhenius 变换构成的指数函数乘以变换时间。选择该模型后,您需要指定温度的测量值尺度,除非您已经提供了该信息。
该模型涉及 X 取对数后的线性函数构成的指数函数乘以变换时间。
该模型涉及 X 的线性函数构成的指数函数乘以变换时间。