การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ปริมาณการบริโภคใช้ กลยุทธ์ การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อประเมินปริมาณการบริโภคอาหาร ผลิตภัณฑ์ ดูแลส่วนบุคคลและส่วนประกอบต่างๆ ของผลิตภัณฑ์เหล่า นั้น

การสร้างแบบจำลองการทำนายปริมาณการบริโภคมีเป้าหมายเพื่อประเมินปริมาณการบริโภคผลิตภัณฑ์และ/หรือส่วนประกอบของผลิตภัณฑ์เหล่านั้น ซึ่งอาจเข้าสู่ร่างกายได้หลายช่องทาง เช่น การรับประทาน การสูดดมและ การ ดูด ซึม

การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ปริมาณการบริโภคสามารถนำมาใช้เพื่อกำหนดแนวโน้มการบริโภคอาหารและการใช้ผลิตภัณฑ์เพื่อวัตถุประสงค์ในการคาดการณ์ในอนาคต

แนวทางการสร้างแบบจำลองการบริโภคเชิงทำนายใช้เพื่อประมาณการบริโภคอาหารโดยสมัครใจ (VFI) ของสัตว์ในกรณีที่ไม่สามารถวัดพฤติกรรมการกินของพวกมันได้อย่างแม่นยำ^{[ 1 ] [ 2 ]}สำหรับมนุษย์ การสร้างแบบจำลองการบริโภคเชิงทำนายใช้เพื่อประมาณการบริโภคจากอาหาร^{[ 3 ]}สารกำจัดศัตรูพืช^{[ 4 ]}เครื่องสำอาง^{[ 5 ]}และสารสูดดม^{[ 6 ]}รวมถึงสารที่อาจมีอยู่ในสิ่งเหล่านี้ เช่น สารอาหาร ส่วนประกอบเชิงฟังก์ชัน สารเคมี และสารปนเปื้อน

การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ปริมาณการบริโภคมีประโยชน์ในด้านสาธารณสุขการประเมินความเสี่ยงและการประเมินการสัมผัสสารต่างๆซึ่งการประมาณปริมาณการบริโภคหรือการสัมผัสสารต่างๆ สามารถส่งผลต่อกระบวนการตัดสินใจ ได้

วิธีการวิเคราะห์การถดถอยนั้นอาศัยการประมาณค่าผ่านการคาดคะเนหรือการสอดแทรกค่า โดยจะพบความสัมพันธ์แบบเหตุและผลจากการปรับข้อมูลให้เข้ากับแบบจำลอง แนวโน้มเหล่านี้มักจะเป็น ปรากฏการณ์

แนวทางการสร้างแบบจำลองเชิงกลไกคือแบบจำลองที่ได้มาจากทฤษฎีพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น แบบจำลองแบบแบ่งส่วนซึ่งสามารถใช้เพื่ออธิบายการหมุนเวียนและความเข้มข้นของอนุภาคในอากาศในห้องหรือบ้านเพื่อประมาณการปริมาณการรับสารสูดดม^{[ 7 ]}

วิธีการศึกษาแบบอิงประชากรจะติดตามปริมาณการบริโภคของผู้บริโภคจากสมาชิกแต่ละคนในกลุ่มตัวอย่างประชากรในช่วงเวลาหนึ่ง แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ถูกนำมาใช้เพื่อรวมฐานข้อมูลพฤติกรรมและแนวปฏิบัติเหล่านี้เข้ากับฐานข้อมูลแยกต่างหากเกี่ยวกับสูตรผลิตภัณฑ์หรืออาหาร เพื่อประมาณการปริมาณการบริโภคหรือการได้รับสารสำหรับกลุ่มตัวอย่างประชากร ยิ่งไปกว่านั้น อาจมีการใช้ ค่าน้ำหนักในการสำรวจกับแต่ละบุคคลในงานวิจัยโดยพิจารณาจากอายุ ข้อมูลประชากร และสถานที่ตั้ง ทำให้กลุ่มตัวอย่างสามารถเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง และด้วยเหตุนี้จึงสามารถประมาณการปริมาณการบริโภคสำหรับประชากรนั้นได้

แบบจำลองความน่าจะเป็นนั้นอิงตาม วิธีการ มอนเตคาร์โลโดยที่การแจกแจงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ จะถูกสุ่มตัวอย่างเพื่อคำนวณสถิติเปอร์เซ็นไทล์ เทคนิคความน่าจะเป็นดังกล่าวโดยทั่วไปจะใช้ข้อมูลการสำรวจผลิตภัณฑ์หรือการบริโภคจากประชากรตัวอย่างร่วมกับการแจกแจงของสารที่อาจพบได้ในอาหารหรือผลิตภัณฑ์เหล่านั้น ตัวอย่างเช่นองค์การอาหารและยา (FDA) แนะนำว่าการประมาณปริมาณการบริโภคสารในอาหารสามารถดำเนินการได้โดยใช้ความน่าจะเป็นผ่านการสำรวจการบริโภคอาหาร ( NHANES / CSFII ) จากประชากรตัวอย่างร่วมกับการแจกแจงข้อมูลความเข้มข้นของสารเพื่อคำนวณปริมาณการบริโภคต่อวันโดยประมาณ^{[ 8 ]}องค์การความปลอดภัยด้านอาหารแห่งยุโรป (EFSA) ได้ให้ทุนสนับสนุนเครื่องมือประเมินความเสี่ยงมอนเตคาร์โล (MCRA) เพื่อประมาณการการแจกแจงการสัมผัสปริมาณการบริโภคปกติโดยอิงตามแบบจำลองทางสถิติที่ใช้ฐานข้อมูลที่ครอบคลุมของ EFSA ซึ่งมีข้อมูลการสำรวจการบริโภคอาหารโดยละเอียด^{[ 9 ]} EFSA ยังให้ทุนสนับสนุน Creme Global เพื่อพัฒนารูปแบบและฐานข้อมูลการบริโภคอาหารของยุโรป ซึ่งสามารถใช้แบบจำลองทางสถิติในการประเมินปริมาณการบริโภคและการสัมผัสในระดับทั่วยุโรปได้^{[ 10 ] [ 11 ]}

• การสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์
• วิทยาศาสตร์การสัมผัส
• การประเมินการสัมผัส