データが曲線の場合の対処法 (2019-US-45MP-213)レベル: 上級
エランコ アニマル ヘルス、プリンシパル リサーチ サイエンティスト、サム ガードナー
医薬品開発の多くの状況で、最も関連性の高いデータは、時間の関数である値 (曲線) です。曲線を処理する従来のアプローチでは、多くの場合、結果の完全な時間依存性が無視され、曲線の 1 つの側面のみに焦点が当てられます。 これにより、多くの場合、情報が失われます。
曲線全体を利用する 3 つの分析アプローチについて説明します。 2) パラメータ化されたモデルでデータを記述できる場合、そのモデルを各曲線に適合させると、モデル パラメータが新しいデータになります。 3) 曲線のデータが時間調整されていない場合、または複雑すぎてパラメーター化されたモデルで記述できない場合は、Functional Data Explorer を使用して平滑化モデルを各曲線に適合させることができます。そのスムーズなカーブ フィットが新しいデータになります。DOE をこれらの方法と組み合わせて、曲線が DOE 要因にどのように依存するかを理解することができます。この講演では、JMP を使用してこれらの各アプローチを DOE と組み合わせて適用する方法を、医薬品開発の実際の例を使用して説明します。
例 2 の JMP 公開レポートへのリンク: https://public.jmp.com/packages/Using-a-Parametric-Model-to-Reduce-a-Cur/js-p/f9wjDHcLJQ4C5kF3vsQSl
サミットのベスト起こるDOE予測モデリングビデオRe: データが曲線の場合の対処法 (2019-US-45MP-213)ご返信ありがとうございます。技術者の開発者からの反応を楽しみにしています。私が念頭に置いているアプリケーションは、時間をかけて学習することであり、現在の状態は非常に大きく、これは大きな N.非線形のパラメーター化されたモデルを指定し、多項式も当てはめましたが、FDE がより良い当てはめを提供するかどうか、または曲線の関数形式をよりよく理解するのに役立つかどうかを知りたいと思っています。
Re: データが曲線の場合の対処法 (2019-US-45MP-213)興味深い質問です。シミュレートされたランダム ノイズ データ、500000 プロファイル、プロファイルごとに 5 つの時点で試してみたところ、JMP 15.0 は約 10 分間の処理後にクラッシュしました。1000 および 10000 のプロファイルを使用して、いくつかの段階的なスケーリングを行いましたが、それらは正常に機能しているように見えました。10000 から 500000 の間のどこかで壊れ始めますが、その理由はわかりません。おそらく、開発者または技術専門家の 1 人がこれについて意見を述べることができます。@chris_gotwalt1 FDE のデータ サイズに関するガイドラインはありますか?
Re: データが曲線の場合の対処法 (2019-US-45MP-213)非常に豊富なプレゼンテーション。 グラフ ビルダーから混合モデル、非線形モデリング、機能データ エクスプローラーへの流れを高く評価しました。FDE で分析できるケースの数に制限があるかどうか知りたいですか? つまり、5 期間にわたって 500000 個のオブジェクトを測定した場合、このデータ セットを FDE で分析できますか?繰り返しますが、素晴らしいプレゼンテーションです。
