在 JMP 中计算统计公差区间
让-弗朗索瓦·米希尔斯1 , 莎拉·詹森2 , 皮埃尔·勒布伦3 。
1通讯作者, jean-francois.michiels@arlenda.com , Arlenda SA, 列日, 比利时 ( http://www.arlenda.com ）
2杨森生物制品公司，莱顿，荷兰
3 Arlenda SA, 列日, 比利时
存在两种统计公差区间。 首先，β 预期容差区间是一个统计区间，预期总体的指定比例（β）会落在该区间内。 第二种是β含量伽玛置信容差区间，即总体中贝塔比例下降的区间，置信水平为伽玛。 这些间隔广泛应用于制药行业。 例如，在桥接研究中，β 含量伽马置信容差区间是根据通过参考过程获得的数据计算的，而贝塔期望容差区间是根据通过修改过程获得的数据计算的。 如果最新的包含在第一个中，则修改不会影响该过程。 根据统计模型，可以使用精确公式、渐近近似或使用模拟来计算公差区间。 对于线性固定效应模型（例如固定方差分析 1、线性回归），可以使用分布平台或拟合模型平台在 JMP 中轻松计算公差区间。 已经为具有一个随机因素的模型开发并发布了公式。 然而，科学家仍然需要统计学家的帮助来计算它们，因为这些公式并未在 JMP 等用户友好的软件中实现。 在 Janssen 的帮助下，Arlenda 开发并验证了一款 JMP 插件，旨在计算具有一个随机因素的模型的公差区间，例如单向随机 ANOVA 模型。 该插件将帮助科学家自行计算这些公差区间，而统计学家则可以专注于其他复杂的分析。
另请考虑查看 R 包容差以及 Krishnamoorthy 和 Mathew 的书 Statistical Tolerance Regions，Wiley，2008 年。
