実用化のための同等性の確立 (2019-US-30MP-278)レベル: 中級
James Wisnowski 氏、Adsurgo プリンシパル コンサルタント
Andrew Karl 氏、Adsurgo シニア コンサルタント
標準仮説検定は、標準からの差異または母集団間の差異を証明するために設定されます。 多くのアプリケーションでの目標は、実際には実質的な違いがないことを統計的に確実に証明することです。 一般的な例としては、モデルとシミュレーションの結果とライブ イベントのパフォーマンス、ジェネリック医薬品とブランド医薬品の安全性と有効性、異なる治療法の材料工学特性、および JMP コミュニティが日常的に直面するその他の多くの問題が挙げられます。 いくつかのプラットフォームには非常によく名付けられたオプションがありますが同等性のテストこれは Two One-Sided Tests (TOST) を使用しますが、実際には、類似性を適切に特徴付けるために同等以上の手段が必要になることがよくあります。 紹介として、平均、分散、および分布の等価性を確立するのに役立つJMPの機能を示します。 講演の焦点は、モデル間の平等に置かれます。つまり、出力応答がほぼ等しいだけでなく、プロセスを特徴付けるパラメータの一貫性も保たれます。 ホテリングの T2 検定統計量を使用して JMP の回帰モデルのカスタム推定を拡張し、関数データ エクスプローラーを使用して複雑な曲線を分解する方法を示し、続いて比較のための標準的な等価メソッドを実装します。
起こるビデオRe: 実用化のための同等性の確立 (2019-US-30MP-278)ありがとうございました@AppleIndy優しい言葉に。 ジャーナルとスライドが添付されました。
Re: 実用化のための同等性の確立 (2019-US-30MP-278)サミットでのあなたのプレゼンテーションは本当に楽しかったです。 日記をシェアしていただけると助かります。
