Cosa fare quando i tuoi dati sono una curva (2019-US-45MP-213)Livello: Avanzato
Sam Gardner, Principal Research Scientist, Elanco Animal Health
In molte situazioni nello sviluppo di prodotti farmaceutici, il dato più rilevante è un valore che è una funzione del tempo (una curva).Gli approcci tradizionali alla gestione delle curve spesso ignorano la dipendenza a tempo pieno del risultato e si concentrano solo su un aspetto della curva. Ciò si traduce spesso in una perdita di informazioni.
Verranno discussi tre approcci di analisi che utilizzano l'intera curva: 1) Quando i dati sono allineati nel tempo, è possibile utilizzare metodi multivariati per caratterizzare i dati; 2) Quando i dati possono essere descritti da un modello parametrizzato, adattando quel modello a ciascuna curva si ottengono parametri del modello che diventano i nuovi dati; e, 3) Quando i dati nella curva non sono allineati nel tempo, o se è troppo complesso per essere descritto con un modello parametrizzato, è possibile utilizzare Functional Data Explorer per adattare un modello di livellamento a ciascuna curva, e di nuovo i parametri di quell'adattamento della curva uniforme diventa i nuovi dati.DOE può essere combinato con questi metodi per capire come le curve dipendono dai fattori DOE. Questo intervento mostrerà come utilizzare JMP per applicare ciascuno di questi approcci, combinato con DOE, utilizzando esempi reali dallo sviluppo di prodotti farmaceutici.
Collegamento al report pubblico di JMP per l'esempio 2: https://public.jmp.com/packages/Using-a-Parametric-Model-to-Reduce-a-Cur/js-p/f9wjDHcLJQ4C5kF3vsQSl
Il meglio del verticeScoppiareDAIModellazione predittivavideoRe: Cosa fare quando i tuoi dati sono una curva (2019-US-45MP-213)Grazie per la risposta.In attesa della risposta da parte degli sviluppatori di esperti tecnici.L'applicazione che ho in mente sta imparando nel tempo e lo stato in cui mi trovo attualmente è piuttosto grande, questa è la grande N.Ho specificato modelli parametrizzati non lineari e adattato anche polinomi, ma sono curioso di vedere se l'FDE fornisce un adattamento migliore o può aiutarmi a comprendere meglio la forma funzionale della curva.
Re: Cosa fare quando i tuoi dati sono una curva (2019-US-45MP-213)Domanda interessante.L'ho provato su alcuni dati di rumore casuale simulati, 500000 profili, 5 punti temporali per profilo e JMP 15.0 si è arrestato in modo anomalo dopo l'elaborazione per circa 10 minuti.Ho aumentato il ridimensionamento, con 1000 e 10000 profili, e quelli sembravano funzionare bene.Quindi da qualche parte tra 10000 e 500000 inizia a crollare, ma non sono sicuro del perché.Forse uno degli sviluppatori o esperti tecnici può intervenire su questo.@chris_gotwalt1 qualche linea guida sulla dimensione dei dati per FDE?
Re: Cosa fare quando i tuoi dati sono una curva (2019-US-45MP-213)Presentazione molto ricca. Ho apprezzato il flusso dal costruttore di grafici al modello misto alla modellazione non lineare all'esploratore di dati funzionali.Sono curioso se c'è un limite rispetto al numero di casi che possono essere analizzati nel FDE? In altre parole, se ho 500000 oggetti misurati in 5 periodi di tempo, posso analizzare questo set di dati in FDE?Ancora una volta, ottima presentazione!
