當您的數據呈曲線時該怎麼辦 (2019-US-45MP-213)級別：高級
Sam Gardner，Elanco Animal Health 首席研究科學家
在醫藥產品開發的許多情況下，最相關的數據是作為時間函數的值（曲線）。處理曲線的傳統方法通常忽略結果的全部時間依賴性，而只關注曲線的一個方面。 這通常會導致信息丟失。
將討論利用整條曲線的三種分析方法： 1）當數據在時間上對齊時，可以使用多元方法來表徵數據； 2) 當數據可以用參數化模型來描述時，將該模型擬合到每條曲線會導致模型參數成為新數據；並且，3) 當曲線中的數據不是時間對齊的，或者如果用參數化模型來描述太複雜，那麼可以使用功能數據資源管理器為每條曲線擬合一個平滑模型，並再次將參數該平滑曲線擬合成為新數據。DOE 可以與這些方法相結合，以了解曲線如何取決於 DOE 因素。本演講將展示如何使用 JMP 結合 DOE 應用這些方法中的每一種，並使用醫藥產品開發中的真實示例。
示例 2 的 JMP 公共報告鏈接： https://public.jmp.com/packages/Using-a-Parametric-Model-to-Reduce-a-Cur/js-p/f9wjDHcLJQ4C5kF3vsQSl
最佳峰會爆發美國能源部預測建模視頻回复：當您的數據是曲線時該怎麼辦 (2019-US-45MP-213)感謝您的答复。期待技術專家開發者的回應。我想到的應用程序是隨著時間的推移而學習，我目前的狀態非常大，這是大 N。我已經指定了非線性參數化模型並且還擬合了多項式，但我很想知道 FDE 是否提供了更好的擬合或者可以幫助我更好地理解曲線的函數形式。
回复：當您的數據是曲線時該怎麼辦 (2019-US-45MP-213)有趣的問題。我在一些模擬的隨機噪聲數據上進行了嘗試，500000 個配置文件，每個配置文件 5 個時間點，JMP 15.0 在處理大約 10 分鐘後崩潰。我做了一些升級，使用 1000 和 10000 個配置文件，這些似乎工作正常。所以在 10000 到 500000 之間的某個地方它開始崩潰，但我不知道為什麼。也許其中一位開發人員或技術專家可以對此發表意見。@chris_gotwalt1有關 FDE 數據大小的任何指南？
回复：當您的數據是曲線時該怎麼辦 (2019-US-45MP-213)很豐富的介紹。 我很欣賞從圖形構建器到混合模型到非線性建模到功能數據瀏覽器的流程。我很好奇 FDE 中可以分析的案例數量是否有限制？ 換句話說，如果我在 5 個時間段內測量了 500000 個對象，我可以在 FDE 中分析這個數據集嗎？再次，很棒的介紹！
