레벨: 초급
【발표자】
Laura Higgins, JMP Global Technical Enablement Engineer, JMP, SAS Institute Inc.
【발표 개요】
JMP 16의 '실험 계획' 플랫폼에는 탐지 한계를 열 속성에 통합하는 새로운 기능이 있으며 JMP Pro의 '일반화 회귀'를 통한 모델링 중에 자동으로 적용됩니다. 이러한 새로운 기능을 시연하고 탐지 한계가 데이터 분석에 미치는 영향에 대해 설명합니다.
매우 적은 양의 물질을 찾는 경우 사용하는 기술에 따라 한계가 있습니다. 물질이 존재해도 검출되지 않는 것을 검출 하한이라고 합니다만, 감염증의 시작을 특정하거나, 소량의 불순물을 올바르게 식별하는 등 중요한 장면에서 소량의 물질을 검출할 때, 매우 중요한 의미가 있습니다.
데이터 분석에서 검출 한계를 무시하면 평균값이나 신뢰 구간 등의 기본적인 통계에 편향이 생겨 오해를 초래하는 등의 심각한 영향이 있습니다. 또, 검출 한계에 관한 잘못된 가정하에 데이터 모델링을 실시하면(자), 잘못된 모델이 되어 버립니다. 그리고 이 검출 한계는 의약품 및 화학제품 제조, 분석 화학, 진단 테스트 설계 등의 산업용도에 영향을 미칩니다.
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