Livello: Intermedio
James Wisnowski, Principal Consultant, Adsurgo
Andrew Karl, consulente senior, Adsurgo
I test di ipotesi standard sono impostati per dimostrare le differenze rispetto a uno standard o tra le popolazioni. L'obiettivo in molte applicazioni è dimostrare con sicurezza statistica che, in realtà, non vi è alcuna differenza pratica. Esempi comuni includono le prestazioni tra i risultati del modello e della simulazione rispetto agli eventi dal vivo, la sicurezza e l'efficacia dei farmaci generici rispetto a quelli di marca, le proprietà di ingegneria dei materiali tra i diversi trattamenti e molti altri problemi che la comunità di JMP deve affrontare quotidianamente. Mentre diverse piattaforme hanno l'opzione molto ben chiamata Prova di equivalenza che utilizza i Two One-Sided Tests (TOST), in pratica spesso richiediamo mezzi più che uguali per caratterizzare correttamente la somiglianza. Dimostreremo le capacità di JMP per aiutare a stabilire l'equivalenza in medie, varianze e distribuzioni come introduzione. Il focus del discorso sarà sull'uguaglianza tra i modelli; ovvero non solo le risposte di output sono approssimativamente uguali, ma anche la consistenza dei parametri che caratterizzano il processo. Estenderemo la stima personalizzata in JMP per i modelli di regressione con la statistica del test T2 di Hotelling e mostreremo come utilizzare Functional Data Explorer per scomporre curve complesse, seguita dall'implementazione di metodi di equivalenza standard per il confronto.
Grazie @AppleIndy per le belle parole. Il diario e le diapositive sono ora allegate.
Mi è piaciuta molto la tua presentazione al vertice. Sarebbe fantastico se potessi condividere il tuo diario.
