統計学で低温調理

治療温度Tが時間変化する、例えばオーブンなんかの調理法だとTは時系列データになり複雑だが、温度固定をするとだと１次元の定数になる

しかし、治療時間tの変数もあるので流石に誰がやっても同じとはいかない。

肉の部位を固定した条件で(Templature,time)の２次元空間上で例えば 生っぽさ（ミオシンの変性度）,パサパサっぽさ（アクチンの変性度）、主観評価あたりの指標をたて下のシートみたいに記録していき変化を見る。

おそらく

a)温度を固定した時にクオリティー~時間は山形

b)時間を固定した時にクオリティー~温度は山形

局所的に２次間数くらいで（55度程度ならいくら加熱してもパサパサにならないので、大域的にはaは明らかに時間に関して左右非対称）

log(quality)~a1*(Temp_kanetu-Temp0)^2+a2*(time-t0)^2

のようにモデリングして、予測する式を作ることができ、クオリティーが最大になる山の頂点を探る事ができる。

更に、パサパサ度zpasa,生度znamaを中間変数にして、

quality~zpasa+znama

と多段階にもできる。生感が強い方が好みとか、質は１次元ではないので、こちらのほうが良いと思う。

ちなみに、ANOVAという調理機の名前の元ネタは多分、このような各水準で差があるか解析する統計手法。