Re: Uso del Explorador de datos funcionales para combinar en línea con datos fuera de línea para el análisis estadístico (2020-EU-EPO-344)Hola Sven, interesante cartel!
si entiendo bien es que (1) recolecta varios espectros en línea (2) usa el explorador de datos fuctional para encontrar las funciones propias y los FPC y finalmente (3) usa la regresión generalizada para construir un modelo usando las puntuaciones de los espectros en los FPC como entrada factores y la concentración del producto como respuesta? ¿Por qué regresión generalizada y no OLS?
¡Gracias por la información! Franco
Re: Uso del Explorador de datos funcionales para combinar en línea con datos fuera de línea para el análisis estadístico (2020-EU-EPO-344)Hola frank
para la primera parte dejé @SvenSteinbusch responder. En cuanto a GenReg vs. OLS, hay dos razones principales:
- Parte de los datos utilizados se basaron en un DOE y luego utilizamos la funcionalidad GenReg incorporada en FDE Explorer para ajustar los FPC basados en los factores del DOE como variables suplementarias.
- GenReg proporciona un diagrama de ruta de solución interactiva que indica cuándo comienza a sobreajustar al agregar mroe y más efectos de modelo. Por lo tanto, podrá hacer una selección de variables de una manera mucho más interactiva que usar el modelo de ajuste y OLS. Además, tiene muchos métodos más avanzados entre los que puede elegir, que están optimizados para ciertas situaciones y objetivos. Estos métodos son en general la mayoría de las veces más robustos frente a valores atípicos, multicolinaridades, valores perdidos, problemas de distribución, datos censurados y más. Y esto podría suceder con más frecuencia de lo esperado o pensado en el pasado.
En resumen, como tiene JMP Pro con el Explorador de datos funcionales, también debe aprovechar los métodos de modelado más avanzados. Puede comparar fácilmente estos modelos con el OLS y ver si esto hace la diferencia. En muchas situaciones obtendrá un modelo más útil. Sin embargo, para ser justos, en algunas situaciones un modelo OLS es igualmente útil.
Espero que esto ayude un poco. Martín
Re: Uso del Explorador de datos funcionales para combinar en línea con datos fuera de línea para el análisis estadístico (2020-EU-EPO-344)Hola Martin, gracias por tu aclaratoria respuesta, todavía tengo un par de preguntas:
1) Su primer punto -> ¿modeló la respuesta "Concentración del producto" utilizando los factores FPC y DOE como variables de entrada?
2) En la presentación leí que usted predice la concentración del producto en varios puntos de tiempo; Supongo que recopiló datos de concentración en varios intervalos de tiempo c (t) y para cada intervalo de tiempo ti creó un modelo para la concentración c (ti)?
gracias por tu aporte! Franco
Re: Uso del Explorador de datos funcionales para combinar en línea con datos fuera de línea para el análisis estadístico (2020-EU-EPO-344)Hola frank
Muchas gracias por sus comentarios!
Intento responder tus preguntas:
- Recolectamos datos de proceso en línea de un parámetro de varios experimentos.
- Utilizamos el FDE para analizar los datos, crear un modelo funcional y obtener los FPC para el análisis posterior
- Los FPC finalmente se vincularon con los datos fuera de línea de la concentración del producto para predecir la concentración basada en los FPC respectivamente en los datos del proceso en línea
En la primera parte del póster (sitio izquierdo), las variaciones en los datos del proceso en línea se correlacionaron con la concentración del producto utilizando el FDE.
En la segunda parte (sitio derecho) predijimos la concentración del producto de un proceso en ejecución basado en los datos históricos. Los datos históricos se utilizaron para crear un modelo de predicción para la concentración del producto, que se basa en los FPC del análisis FDE. Tomamos los datos disponibles actuales del proceso de ejecución en diferentes puntos de tiempo, incluimos estos datos en el modelo FDE, extrajimos los valores de FPC específicos del proceso de ejecución e ingresamos estos datos en el modelo de predicción existente. De esta manera, fue posible predecir la concentración del producto en diferentes puntos de tiempo del proceso de ejecución.
Los mejores deseos
Sven
Re: Uso del Explorador de datos funcionales para combinar en línea con datos fuera de línea para el análisis estadístico (2020-EU-EPO-344)Sven, gracias por esta respuesta clara, ¡buen trabajo! Franco
Uso del Explorador de datos funcionales para combinar datos en línea con datos sin conexión para el análisis estadísticoLa capacidad de explorar el conocimiento detrás de los datos será un activo estratégico importante en el futuro. Para los datos fuera de línea, el análisis estadístico está bien establecido y se usa ampliamente. El análisis estadístico de los datos en línea y su correlación con los datos fuera de línea respectivos es muy complejo. Sin embargo, la implementación de nuevas herramientas de análisis de datos en JMP Pro proporciona una forma de hacer que los datos en línea estén fácilmente disponibles para el análisis estadístico.
Utilizando el Explorador de datos funcionales (FDE) y la aplicación Regresión generalizada, analizamos con éxito los datos de un proceso biofarmacéutico y descubrimos correlaciones ocultas e inesperadas entre los datos en línea y fuera de línea. Estas nuevas herramientas nos permiten obtener una mayor comprensión de nuestros procesos, lo que a su vez nos permitirá identificar mejor las opciones para optimizar nuestros procesos.
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