Sprecher: Laura A. Higgins, JMP Globaler technischer Ingenieur
das Redethema : Neue Funktion des experimentellen Designs von JMP16 und Nachweisgrenze für die Datenanalyse
Zusammenfassung der Rede:
Die experimentelle Designplattform JMP 16 hat eine neue Funktion hinzugefügt, um die Nachweisgrenze in die Säuleneigenschaften zu integrieren, die während der Modellierung mit der JMP Pro generalisierten Regressionsplattform automatisch angewendet werden kann. In dieser Präsentation wird Laura diese neue Funktion demonstrieren und den Einfluss von Nachweisgrenzen auf die Datenanalyse diskutieren.
Bei der Suche nach sehr kleinen Stoffmengen sind wir oft durch die eingesetzte Technologie limitiert. Möglicherweise gibt es eine Substanz, die wir nicht nachweisen können. Dies ist die untere Nachweisgrenze, die in kritischen Situationen, wie der Beurteilung des Infektionsbeginns im Laufe der Zeit oder der korrekten Identifizierung einer geringen Menge an Verunreinigungen, eine starke Führungsrolle beim Nachweis von schwachen Substanzen hat. Das Ignorieren der Nachweisgrenze bei der Datenanalyse hat schwerwiegende Auswirkungen. Grundlegende Statistiken wie Mittelwert und Konfidenzintervall sind verzerrt und irreführend. Auch die Modellierung der Daten mit falschen Annahmen basierend auf der Nachweisgrenze kann zu falschen Modellen führen. Nachweisgrenzen werden häufig in industriellen Bereichen verwendet, wie z. B. in der Pharmazie, der chemischen Herstellung, der analytischen Chemie und dem diagnostischen Testdesign.
