Livello: intermedio
James Wisnowski, consulente principale, Adsurgo
Andrew Karl, consulente senior, Adsurgo
Vengono stabiliti test di ipotesi standard per dimostrare le differenze rispetto a uno standard o tra le popolazioni. L'obiettivo in molte applicazioni è dimostrare con fiducia statistica che, in effetti, non vi è alcuna differenza pratica. Esempi comuni includono le prestazioni tra il modello e i risultati della simulazione rispetto agli eventi live, la sicurezza e l'efficacia dei farmaci generici rispetto al marchio, le proprietà di ingegneria dei materiali tra i diversi trattamenti e molti altri problemi che la comunità JMP deve affrontare quotidianamente. Mentre diverse piattaforme hanno l'opzione molto ben denominata Prova l'equivalenza che utilizza i due test unilaterali (TOST), in pratica spesso abbiamo bisogno di mezzi più che uguali per caratterizzare correttamente la somiglianza. Dimostreremo le capacità di JMP per aiutare a stabilire l'equivalenza di mezzi, varianze e distribuzioni come introduzione. Il focus del discorso sarà sulla parità tra i modelli; cioè non solo le risposte di output sono approssimativamente uguali, ma anche la coerenza nei parametri che caratterizzano il processo. Estenderemo la stima personalizzata in JMP per i modelli di regressione con T di Hotelling 2 testare le statistiche e mostrare come utilizzare Functional Data Explorer per scomporre curve complesse, seguito dall'implementazione di metodi standard di equivalenza per il confronto.
