Que faire lorsque vos données sont une courbe (2019-US-45MP-213)Niveau : Avancé
Sam Gardner, chercheur scientifique principal, Elanco Animal Health
Dans de nombreuses situations de développement de produits pharmaceutiques, la donnée la plus pertinente est une valeur fonction du temps (une courbe).Les approches traditionnelles de gestion des courbes ignorent souvent la dépendance temporelle du résultat et se concentrent uniquement sur un aspect de la courbe. Cela entraîne souvent une perte d’informations.
Trois approches d'analyse qui utilisent la courbe entière seront discutées : 1) Lorsque les données sont alignées dans le temps, des méthodes multivariées peuvent être utilisées pour caractériser les données ; 2) Lorsque les données peuvent être décrites par un modèle paramétré, l'ajustement de ce modèle à chaque courbe aboutit à des paramètres de modèle qui deviennent les nouvelles données ; et, 3) Lorsque les données de la courbe ne sont pas alignées dans le temps, ou si elles sont trop complexes à décrire avec un modèle paramétré, alors l'explorateur de données fonctionnelles peut être utilisé pour ajuster un modèle de lissage à chaque courbe, et encore une fois les paramètres de cet ajustement de courbe lisse devient les nouvelles données.Le DOE peut être combiné avec ces méthodes pour comprendre comment les courbes dépendent des facteurs du DOE. Cet exposé montrera comment utiliser JMP pour appliquer chacune de ces approches, combinées avec le DOE, en utilisant des exemples réels issus du développement de produits pharmaceutiques.
Lien vers le rapport public JMP pour l'exemple 2 : https://public.jmp.com/packages/Using-a-Parametric-Model-to-Reduce-a-Cur/js-p/f9wjDHcLJQ4C5kF3vsQSl
Le meilleur du sommetÉclaterBICHEModélisation prédictiveVidéoRe : Que faire lorsque vos données sont une courbe (2019-US-45MP-213)Merci pour votre réponse.Dans l'attente de la réponse des développeurs d'experts techniques.L'application que j'ai en tête apprend au fil du temps et l'état dans lequel je me trouve actuellement est assez grand, c'est le grand N.J'ai spécifié des modèles paramétrés non linéaires et j'ai également ajusté des polynômes, mais je suis curieux de voir si le FDE offre un meilleur ajustement ou peut m'aider à mieux comprendre la forme fonctionnelle de la courbe.
Re : Que faire lorsque vos données sont une courbe (2019-US-45MP-213)Question interessante.Je l'ai essayé sur des données de bruit aléatoire simulées, 500 000 profils, 5 points temporels par profil, et JMP 15.0 s'est écrasé après un traitement d'environ 10 minutes.J'ai effectué une mise à l'échelle accélérée, avec 1 000 et 10 000 profils, et ceux-ci semblaient bien fonctionner.Donc, entre 10 000 et 500 000, il commence à tomber en panne, mais je ne sais pas pourquoi.Peut-être que l'un des développeurs ou des experts techniques pourra intervenir à ce sujet.@chris_gotwalt1 des directives sur la taille des données pour FDE ?
Re : Que faire lorsque vos données sont une courbe (2019-US-45MP-213)Présentation très riche. J'ai apprécié le flux du générateur de graphiques au modèle mixte en passant par la modélisation non linéaire et l'explorateur de données fonctionnel.Je suis curieux de savoir s'il y a une limite quant au nombre de cas qui peuvent être analysés au FDE ? En d'autres termes, si j'ai 500 000 objets mesurés sur 5 périodes de temps, puis-je analyser cet ensemble de données dans FDE ?Encore une fois, superbe présentation !
