Hallo,
In einem Advanced Analytics Workshop für BioPharma spreche ich neben der FDE auch über die Nachweisgrenze (LOD) und die LOQ (Limit of Quantification). Während
Vorbereitung Ich habe mir mehrere Artikel angesehen (auch einen von Di und einen von Mark). In vielen von ihnen wird Parametric Survivel für zensierte Daten als der beste Ansatz genannt. Wir sprechen oft von GenReg als der besten Lösung für den Umgang mit zensierten Daten und zeigen zB das Metacrate-Beispiel für das LOD-Problem.
Welchen Vorteil hat die Option GenReg (und damit JMP Pro) gegenüber der Überlebensanalyse?
Ich sehe die Schrumpfungsmethoden für die automatische Variablenauswahl und den Lösungsweg, um auf Überanpassung zu achten. Ist dies jedoch in einem Bioprozess- oder Pharmakontext mit dem Ziel, z. B. Verunreinigungen zu reduzieren, wirklich erforderlich? Diese Studien haben oft nicht viele Faktoren, die ich dachte. Möge es in anderen Branchen anders sein. Oder vermisse ich etwas?
Versteht mich nicht falsch, ich möchte nur eine rote Linie in meiner Argumentation für zukünftige Diskussionen und Präsentationen haben. (Und natürlich würde ich gerne sagen, dass JMP Pro das ist, was Sie wirklich brauchen, da Sie sonst zu falschen Schlussfolgerungen kommen.):)
Ich würde immer GenReg wählen, aber viele Benutzer haben kein JMP Pro, deshalb präsentierte ich, wie man es mit Parametric Survival einrichtet.
