Niveau: Mittelstufe
James Wisnowski, Hauptberater, Adsurgo
Andrew Karl, Leitender Berater, Adsurgo
Standardhypothesentests werden entwickelt, um Unterschiede zu einem Standard oder zwischen Populationen nachzuweisen. Bei vielen Anwendungen besteht das Ziel darin, mit statistischer Zuverlässigkeit zu demonstrieren, dass es tatsächlich keinen praktischen Unterschied gibt. Häufige Beispiele sind die Leistung zwischen Modell- und Simulationsergebnissen im Vergleich zu Live-Ereignissen, die Sicherheit und Wirksamkeit von Generika im Vergleich zu Markenarzneimitteln, materialtechnische Eigenschaften zwischen verschiedenen Behandlungen und viele andere Probleme, mit denen die JMP-Community täglich konfrontiert ist. Während mehrere Plattformen die sehr gut benannte Option haben Äquivalenz testen die die Two One-Sided Tests (TOST) verwendet, benötigen wir in der Praxis oft mehr als gleiche Mittel, um die Ähnlichkeit richtig zu charakterisieren. Als Einführung werden wir die Funktionen von JMP demonstrieren, die dabei helfen, die Äquivalenz von Mittelwerten, Varianzen und Verteilungen zu ermitteln. Der Fokus des Vortrags liegt auf der Gleichberechtigung von Modellen; das heißt, dass nicht nur die Ausgangsantworten ungefähr gleich sind, sondern auch die Konsistenz in den Parametern, die den Prozess charakterisieren. Wir werden die benutzerdefinierte Schätzung in JMP für Regressionsmodelle mit der T2-Teststatistik von Hotelling erweitern und zeigen, wie der Functional Data Explorer verwendet werden kann, um komplexe Kurven zu zerlegen, gefolgt von der Implementierung von Standardäquivalenzmethoden zum Vergleich.
Danke @AppleIndy für die netten Worte. Das Tagebuch und die Folien sind jetzt angehängt.
Ich habe Ihre Präsentation auf dem Gipfel sehr genossen. Es wäre toll, wenn Sie Ihr Tagebuch teilen könnten.
