Was tun, wenn Ihre Daten eine Kurve darstellen (2019-US-45MP-213)Niveau: Fortgeschritten
Sam Gardner, leitender Forschungswissenschaftler, Elanco Animal Health
In vielen Situationen bei der Entwicklung pharmazeutischer Produkte sind die relevantesten Daten ein Wert, der eine Funktion der Zeit ist (eine Kurve).Herkömmliche Ansätze zur Behandlung von Kurven ignorieren häufig die vollständige Zeitabhängigkeit des Ergebnisses und konzentrieren sich nur auf einen Aspekt der Kurve. Dies führt häufig zu einem Informationsverlust.
Drei Analyseansätze, die die gesamte Kurve nutzen, werden diskutiert: 1) Wenn Daten zeitlich ausgerichtet werden, können multivariate Methoden zur Charakterisierung der Daten verwendet werden; 2) Wenn Daten durch ein parametrisiertes Modell beschrieben werden können, führt die Anpassung dieses Modells an jede Kurve zu Modellparametern, die zu den neuen Daten werden. und 3) Wenn die Daten in der Kurve nicht zeitlich ausgerichtet sind oder wenn sie zu komplex sind, um sie mit einem parametrisierten Modell zu beschreiben, kann der Funktionsdaten-Explorer verwendet werden, um ein Glättungsmodell an jede Kurve und wiederum die Parameter von anzupassen Diese glatte Kurvenanpassung wird zu den neuen Daten.DOE kann mit diesen Methoden kombiniert werden, um zu verstehen, wie die Kurven von den DOE-Faktoren abhängen. In diesem Vortrag wird anhand realer Beispiele aus der pharmazeutischen Produktentwicklung gezeigt, wie JMP verwendet werden kann, um jeden dieser Ansätze in Kombination mit DOE anzuwenden.
Link zum öffentlichen JMP-Bericht für Beispiel 2: https://public.jmp.com/packages/Using-a-Parametric-Model-to-Reduce-a-Cur/js-p/f9wjDHcLJQ4C5kF3vsQSl
Das Beste vom GipfelAusbrechenDAMHIRSCHKUHPrädiktive ModellierungVideoBetreff: Was tun, wenn Ihre Daten eine Kurve darstellen (2019-US-45MP-213)Vielen Dank für Ihre Antwort.Ich freue mich auf die Antwort von Entwicklern und technischen Experten.Die Anwendung, an die ich denke, ist das Lernen im Laufe der Zeit und der Zustand, in dem ich mich derzeit befinde, ist ziemlich groß, das ist das große N.Ich habe nichtlineare parametrisierte Modelle spezifiziert und auch Polynome angepasst, bin aber gespannt, ob die FDE eine bessere Anpassung bietet oder mir helfen kann, die funktionale Form der Kurve besser zu verstehen.
Betreff: Was tun, wenn Ihre Daten eine Kurve darstellen (2019-US-45MP-213)Interessante Frage.Ich habe es mit einigen simulierten Zufallsrauschdaten, 500.000 Profilen und 5 Zeitpunkten pro Profil versucht, und JMP 15.0 stürzte nach etwa 10-minütiger Verarbeitung ab.Ich habe eine Step-Up-Skalierung mit 1000 und 10000 Profilen durchgeführt, und diese schienen gut zu funktionieren.Irgendwo zwischen 10.000 und 500.000 beginnt es also zusammenzubrechen, aber ich weiß nicht, warum.Vielleicht kann einer der Entwickler oder technischen Experten dazu beitragen.@chris_gotwalt1 Gibt es Richtlinien zur Datengröße für FDE?
Betreff: Was tun, wenn Ihre Daten eine Kurve darstellen (2019-US-45MP-213)Sehr reichhaltige Präsentation. Ich habe den Übergang vom Diagrammersteller zum gemischten Modell, zur nichtlinearen Modellierung und zum Funktionsdaten-Explorer geschätzt.Ich bin neugierig, ob es eine Grenze hinsichtlich der Anzahl der Fälle gibt, die im FDE analysiert werden können? Mit anderen Worten: Wenn ich 500.000 Objekte über 5 Zeiträume gemessen habe, kann ich diesen Datensatz in FDE analysieren?Wieder einmal eine tolle Präsentation!
