Nivel: Intermedio
James Wisnowski, consultor principal, Adsurgo
Andrew Karl, consultor sénior, Adsurgo
Las pruebas de hipótesis estándar se establecen para probar las diferencias de un estándar o entre poblaciones. El objetivo en muchas aplicaciones es demostrar con confianza estadística que, de hecho, no existe una diferencia práctica. Los ejemplos comunes incluyen el rendimiento entre los resultados del modelo y la simulación frente a los eventos en vivo, la seguridad y eficacia de los medicamentos genéricos frente a los de marca, las propiedades de ingeniería de materiales entre los diferentes tratamientos y muchos otros problemas a los que se enfrenta la comunidad de JMP a diario. Si bien varias plataformas tienen la opción muy bien nombrada Prueba de equivalencia que utiliza las dos pruebas unilaterales (TOST), en la práctica a menudo requerimos medios más que iguales para caracterizar adecuadamente la similitud. Demostraremos las capacidades en JMP para ayudar a establecer la equivalencia en medias, varianzas y distribuciones como una introducción. El eje de la charla será la igualdad entre modelos; es decir, no sólo que las respuestas de salida sean aproximadamente iguales, sino también la consistencia en los parámetros que caracterizan el proceso. Ampliaremos la estimación personalizada en JMP para modelos de regresión con la estadística de prueba T2 de Hotelling y mostraremos cómo se puede usar el Explorador de datos funcionales para descomponer curvas complejas, seguido de la implementación de métodos de equivalencia estándar para la comparación.
Gracias @AppleIndy por las amables palabras. El diario y las diapositivas ahora están adjuntos.
Realmente disfruté su presentación en la cumbre. Sería genial si pudieras compartir tu diario.
