Question d'un client de Pharma concernant l'intervalle de toléranceJ'ai un client d'une entreprise pharmaceutique qui pose une question sur l'intervalle de tolérance. Je sais ce que sont les intervalles de tolérance, mais cela dépasse mes capacités. En espérant que quelqu'un puisse m'aider et me faire gagner du temps de recherche.
La question du client a commencé comme ceci:
Je suis intéressé par l’utilisation de R pour calculer des intervalles de tolérance pour un centile pour des distributions normales et éventuellement des intervalles non paramétriques. Celles-ci sont couvertes dans la nouvelle version du texte Intervalle statistique de Meeker et Hahn. Pouvez-vous recommander une mise en œuvre particulière qui fonctionne le mieux avec JMP?
A quoi j'ai répondu:
- JMP calcule des intervalles de tolérance et inclut les calculs non paramétriques de Meeker & Hahn (2017). Voir les informations dans la section Aide de JMP. ici et ici . Peut-être est-ce la même chose que les calculs de R?
- Si vous souhaitez connecter directement JMP à R, voici une belle vidéo décrivant le processus. Vous pouvez transmettre des données et des résultats entre JMP et R, et appeler des routines R spécifiques. Notez qu'apparemment, R doit être installé sur votre ordinateur local pour que cette communication fonctionne.
- Voici la série la plus récente de Commandes d'intégration JMP / R (disponible dans l'aide de JMP)
- Si vous demandez quelle version de R fonctionne le mieux avec JMP, je ne connais aucune limitation. J'utilise par hasard «TKIntRJMP.R version 14.0» sur mon ordinateur Windows 10 et je n’ai rencontré aucun problème.
A quoi le client a répondu:
Hahn et Meeker référencent les fonctions R capables de calculer des intervalles de tolérance pour les statistiques d’ordre (par exemple, 10). th percentile). En fin de compte, j'essaie de comprendre la base mathématique des normes ASTM ci-jointes. Ils appliquent un intervalle de tolérance à une statistique d'échantillon calculée (valeur d'acceptation) sous la distribution conjointe de la moyenne et de l'écart type de l'échantillon pour diverses tailles d'échantillon et divers niveaux de confiance et couverture. Voir les documents ci-joints. Si cela pouvait être implémenté dans JMP, ce serait énorme. Actuellement, cela a été mis à disposition via un programme SAS ( https://ispe.org/initiatives/blend-uniformity-content-uniformity/tools ) écrit par les auteurs.
(Je joins les articles référencés à cet article.)
J'ai donc plusieurs questions à poser au groupe et des conseils sur ces questions seraient les bienvenus:
- Est-ce que quelqu'un a de l'expérience avec ces méthodes? (Si c'est le cas, je peux interrompre la discussion avec vous.)
- Est-ce même approprié pour une SE de creuser ou doit-elle aller ailleurs? (Et où serait-ce?)
- Vous vous demandez si ce serait une bonne chose à suggérer pour les versions futures? Est-ce que d'autres clients seraient intéressés?
Merci!
Jerry
Re: Question d'un client de Pharma concernant l'intervalle de toléranceJerry,
Je ne suis pas familier avec les normes ASTM citées dans ces documents; cependant, je pense qu'il pourrait parler de intervalle de confiance pour un percerntile . Cela peut être fait dans JMP en utilisant l'option Custom Quantiles . JMP calcule les limites de confiance pour les centiles spécifiés par l'utilisateur ( https://www.jmp.com/support/help/14/display-options-for-continuous-variables.shtml#1257558 )
Il utilise le Méthode non paramétrique de Hahn et Meeker à laquelle il a fait référence.
Re: Question d'un client de Pharma concernant l'intervalle de toléranceMerci Jeff. Il s’agit d’un utilisateur actuel de JMP (et non d’un prospect).
Re: Question d'un client de Pharma concernant l'intervalle de toléranceEst-ce un prospect ou un utilisateur actuel?
S'il s'agit d'un utilisateur actuel, il ne serait certainement pas inapproprié de lui proposer d'envoyer la question à la communauté d'utilisateurs JMP pendant que vous effectuez également des recherches.
Il est possible que quelqu'un de la communauté ait une expérience ou des conseils à partager ici.
