比率の片側信頼区間JMP を使用して比率の信頼区間を計算していますが、疑問に思ったのですが、JMP は両側信頼区間を自動的に計算しますよね。 たとえば、片側90%の下限信頼区間が必要な場合、JMPに両側80%信頼区間を計算させ、下限のみを使用する必要がありますか?
前もって感謝します。
Re: 比率の片側信頼区間GB には柔軟性があり、私は常に新しい GB オプションについて学んでいます。 軽い読書をお勧めします。 https://www.jmp.com/support/help/14/graph-builder.shtml 。
ただし、1 つのロットを他のシンボルとは異なるシンボルとして表示することはできます。 データが積み上げられていないと仮定します。つまり、列内の各ロット....すべての列を Y にドラッグします (列を選択してからすべてを一度にドラッグするのが最も簡単かもしれません)。その後、右クリックすることができます。グラフ上でカスタマイズ ウィンドウを表示し、マーカーを変更するロットを選択するか、凡例をダブルクリックし、凡例に項目を含める (または除外する) ためのチェック ボックスのあるセクションを右クリックします。変更したいマーカーシンボルを選択し、そこでカスタマイズします。 データがスタックされ、ロットをオーバーレイ変数として使用している場合も同様のプロセスです。
Re: 比率の片側信頼区間マーク
はい、そのロットは異なります（原薬のロットが異なるため）。 私たちは、切片がプールできない場合でも、安定性回帰勾配をプールできるようにしようとしていました。これは、(第 1 四半期ごとに) 最終ゲームとしての保存期間の推定値を取得するためです。 JMP 分析/信頼性/劣化/安定性ルーチンを補完するものとして、すべてのロット データを 1 つのグラフにプロットしていました。そこで、代替の最悪のケース (データをプールしない) を示し、回帰と片側を示したいと考えていました。時間の経過とともに最大の変化を示すロットの 95% CI。
Inverse ルーチンがわかりました。JMP のそのコーナーに踏み込んだことがありませんでした、ありがとう。
スティーブ
Re: 比率の片側信頼区間カレン、
それは興味深い回避策です。 ただし、BG で次のことを行う方法はまだ見ていません。 1 つのロット (最悪のケース、退化したロット) を、他のすべてのロットのシンボルとは異なるデータ シンボルとして表示します (確かに、少し奇妙ですが、コンサルタントが私たちに次のように指導しました) )、その 1 ロットの回帰直線と上限のみの CI も表示されます。 BGでラインを表示するのは、すべてロットかゼロのようです。最悪の場合、そのデータをエクスポートして Excel で (面倒ですが) 実行することもできます。
ありがとう！
Re: 比率の片側信頼区間まず第一に、プロットは次のことを示しています。異常な多く。 ロット間の差異はそのような違いを考慮しません。 特別な原因が影響を及ぼした。 特別な原因はわかっていますか? このロットで将来のロットの有効期限を決定する必要がありますか?
次に、Q1E と Q1A のどちらの ICH ガイダンスに従っていますか? 彼らが勧めるのはデータをプールするすべてのロットを分析し、時間の経過に伴う変化がバッチ間で一貫しているかどうかを判断します。 この方法では、時間、ロット、およびロットと交差する時間の項を使用してモデルをすべてのデータに適合させます。
最後に、逆予測の使い方を説明していなくて申し訳ありませんでした。 [分析] > [モデルの適合] を選択します。 (これは Karen の提案と同じです。) 不純物データを含むデータ列を選択し、Y をクリックします。 月を含むデータ列を選択し、「追加」をクリックします。 (この時点で、月とロットを選択し、[マクロ] をクリックして、[次数への階乗] を選択してプーリング アプローチを使用することができます。 プーリングの追求に興味がある場合は、お知らせください。別の回答で詳しく説明します。) 次に、[実行] をクリックします。 ここから、上部の赤い三角形をクリックし、[推定] > [逆予測] を選択します。 ここで、前の投稿で説明した手順に従います。
お役に立てれば！
Re: 比率の片側信頼区間マークはこれについての私の考えを確認できます....そして私は単純なタイプのモデルを想定しています....
1. モデルの適合を使用して線形回帰を構築します。
1a. フィットモデルで「実行」をクリックする前に、モデル仕様の赤い三角形を使用してアルファレベルを選択します(0.05でない場合)。
2. 次にモデルを実行します
3. モデルの赤い三角ボタンから、「保存」>「平均信頼区間」を選択します。
4. データ テーブルに戻り、グラフ ビルダーを使用して、データ、近似曲線 (GB は直線、二次曲線を近似できます。より複雑な場合は、近似モデルも保存する必要がある場合があります)、および作成する側の CI データをグラフ化します。に興味があります。Re: 比率の片側信頼区間マーク、
複数のロットを一緒にプロットして、不純物対時間の線形回帰を使用しています。 目標は、最悪の場合のロットの回帰直線とその片側 95% 信頼区間のみを表示することです (Prism でのハック - キャプチャ プロットが添付されていることを願っています - 両側 90% 信頼区間を使用し、下限 CI 曲線を表示しないだけでした) 。
申し訳ありませんが、最小二乗法で逆予測を行うには、二変量 Y x X でどこに行けばよいのか迷っています。
ありがとう
スティーブ
Re: 比率の片側信頼区間極限のうちの 1 つだけをプロットする方法がわかりません。 二変量プラットフォームを使用していると仮定します。これにより、適合または個々の観測の信頼曲線または陰影領域がプロットされます。一方、最小二乗法フィットプラットフォームで逆予測を使用すると、片側制限の数値的およびグラフ的な結果を得ることができます。 このようにして、私たちは有効期限の決定方法を教えています。 JMP ソフトウェア: 安定性解析コース。
下限値と信頼水準を直接指定できます。 ここでは、体重 = 100 に対応する高さを決定しています。
結果は次のとおりです。
この結果は役に立ちますか?
Re: 比率の片側信頼区間線形回帰曲線の片側信頼区間 (医薬品の有効期限に関する ICH 安定性分析による 95%、片側) を示す必要があります。 90% (0.10 アルファ) を使用すると、CI が生成されますが、上限と下限の両方の CI も表示されます。上部 90% CI 曲線をプロットする方法はありますか?以前はそれは選択肢ではありませんでした (Sigma Plot に頼らなければなりませんでした...ああ)。
Re: 比率の片側信頼区間はい、このアプローチにより、必要な制限が得られるはずです。
