いらっしゃいませに私たちのプレゼンテーションの上BPC-統計:
加速中プロセス特徴づけ
とアジャイル発達ののオートメーション道具セット。
良い見せるあなた私たちの協力的な旅
ののメルクそしてアドゥルゴ発達チーム。
これだった作った可能による専門家洞察、経営陣によるスポンサーシップ、
そしての多くの貢献から私たちのプロセス同僚。
私たちはできない誇張するそれ十分。
私はセスクラークさん。
そして私はメリッサマツケ。
だったでの研究CMC統計グループでメルク研究研究室。
そして今日、良い取るあなたを通しての私たちが直面した問題、
の選択私たちは作らなければならなかった、
そしての結果の私たちの選択肢。
そしてうまくいけば、それしません取るあまりにも長いのですぐに最高の部分に行きます、
あるデモンストレーションのの解決BPC-統計
それでしましょう行く先にそして得る始めました。
のモノクローナル抗体またはモノクローナル抗体給餌-バッチ処理
からなるの約20ステップまたは20ユニットオペレーション
横切っての上流の細胞成長プロセスそして下流精製プロセス。
それぞれステップできる持っている上に50アッセイ
のためにの評価のプロセスそして製品品質。
プロセス特徴づけはの評価のプロセスパラメータ効果の上品質。
私たちの集中はの統計ワークフロー
関連するとのモノクローナル抗体プロセス特徴付け。
の統計ワークフロー含まれています研究デザインを使用して音エネルギー省原則、
屈強データ管理、統計的モデリングそしてシミュレーション。
これは全てにサポートパラメータの分類
そしての発達ののコントロール戦略。
のゴールのためにのコントロール戦略発言をすることです
についてどうやっての品質はになれ制御され、
に維持する安全性そして効能を通して一貫性のあるパフォーマンスそして能力。
にするこれ、私たちは使用の統計モデル発展したからのデザイン勉強します。
パラメータ分類は統計的な分析ではなく、
しかしそれできるなれ考えのとしてのエクササイズ
統計的に意味のある翻訳のに実質的に意味のある。
の実質的に意味のある効果
SME を指導し、情報を提供するために使用されます（主題専門家）決断
になれ作ったその間の発達ののコントロール戦略。
そしての翻訳から統計的に意味のあるものから実質的に意味のあるものまで
は終わりを通してある単純計算。
そのの変化のの属性つまり、それはパラメータ効果です。
相対的にの違いでのプロセス平均
そしての属性受け入れ基準。
そして依存しての上どうやって合格基準のほとんどが範囲内にある
～に利用されるのパラメータ効果
それかどうかを決定しますプロセスがあります実質的に意味のある効果の上品質。
それで私たちは持っているある定義済み問題 -
のモノクローナル抗体 PC 統計ワークフロー
そして勉強デザインを通してコントロール戦略。
どうやっては私たちは行くに埋め込むの統計ワークフローである方法
それのプロセス科学者そしてエンジニア意思積極的に参加するで
これらのコンポーネントを所有しているのパソコン、私たちに許可して、統計学者、
監督を提供し、ガイダンスそして許可する私たちに伸ばす私たちのリソース。
私たちは持っていたに選ぶある統計的データ管理を含むソフトウェア、
DOE、プロット、線形ミックスモデル能力。
のコース、そうだった拡張可能なを通してオートメーション、
直感的、インタラクティブなそしてフィット-のために-目的それなしある多くのカスタマイズ。
そしてJMPだったの明らかクリア選択のためにそれ。
なぜ？
なぜならそれもっている広範囲にわたるカスタマイズとオートメーションを通してJSL;
多くのの私たちのエンジニア、
それはすでに彼らの現在です行く-にソフトウェアのために統計的分析;
私たちは持っている既存 経験私たちの組織内でのトレーニング。
そしてそのの業界-先頭に立ってエネルギー省とデータインタラクティブ性。
のプロファイラーそしてシミュレーターで特定のはとても良い適したのためにパソコン勉強します。
また、のスクリプトそれは生産されたは標準、再現性のある、ポータブル分析。
だったを使用してJMPに実行するデザインを研究し、
データ管理、統計的モデリングそしてシミュレーション
のために1つユニット手術または1つステップそれできた持っている上に50反応。
の結果のの分析は研究レポートに移動しました
そして使用済みのためにパラメータ分類。
そして私たちは持っているにする全てこれら20回。
そして我々は持っていますにするこれのために複数プロジェクト。
それであなたできる想像するそれは巨大な額の仕事。
いつ私たちは始めましたやってるこれは最初は、私たちはだった見つけるそれ私たちはやっていました
ある多くの編集のスクリプト前にのオートメーション。
私たちは持っていたに編集スクリプトに伸ばす既存の分析を他の回答にコピーします。
私たちは持っていたに編集スクリプトに追加ここで、条件、
私たちは持っていたに編集スクリプトに伸ばすのモデルに大きい規模。
私たちは欲しいに停止編集スクリプト。
多くののあなた5月なれおなじみとのシミュレーターセット上できるなれとても退屈な。
あなた持っているにセットの分布のためにそれぞれ個人プロセスパラメータ。
あなた持っているにセットの追加ランダムノイズ、
そしてあなた持っているにセットの番号のシミュレーション走るそしてそれでの上そしてそれでの上。
そこにはは多くの違うステップ、
含むの可能性の変更したい場合はスクリプトを編集します
からの内部変身にの明示的な変身。
のシミュレーターはやってる追加ランダムノイズ
の上あるログ-普通タイプ基礎、のために例、のログ変身。
私たちは欲しいに停止それマニュアルセット上。
私たちのプロセス同僚そして私たちは膨大な時間を費やしています
情報をまとめるのためにのインパクト比率の計算
それ私たちは使用に作るパラメータ分類決断。
私たちははを使用してプロフィールに確認するそれらの
そして組み立てる全てこれ情報の中へある熱地図
それそれからするだろうなれとても退屈なエクササイズ
に分解するの情報戻るにのオリジナルファイル。
私たちは欲しいに停止これマニュアルパラメータ分類エクササイズ。
のコース、最後しかしない少しでも、私たちは持っているに私たちのことを報告してください結果。
そしての報告含まれるコピー、
またはで少しでもでの過去関与したコピーと貼り付けから他のプロジェクト。
そしてそれから、のコース、あなた持っているコピー貼り付けエラー、
コピーそして貼り付けからJMP、
あなたかもしれない置くの間違っているプロフィールまたはの間違っている属性そしてそれでの上。
私たちは欲しいに停止全てこれコピーするそして貼り付け。
私たちは明らかに持っていたに取引との結果の私たちの選択に使用JMP。
の分析プロセスだった労働-集中的で数週間、場合によっては数か月かかる
を終えるために分析のために1つユニット手術。
それだった傾向のあるに人間エラーそしていつもの必須広範囲にわたる手直し。
それポーズを取ったになれの並外れた挑戦に電車同僚に自分のの分析。
私たちは発展したあるビジョンと加速を念頭に置いた
に有効にする私たちの同僚
とともに標準化されたまだフレキシブルプラットフォームアプローチ
にのプロセス特徴づけそして統計ワークフロー。
それで私たちは持っていた平行の方法いくつかの導く原則。
として私たちは言及された前に、私たちは欲しかったJMP スクリプトの編集を停止するには
それでどれでもルーティーン分析、いいえ編集は必須。
そして私たちのJMP分析すると、彼らは自立する必要がある、
彼らは必要になれポータブルそれなしBPC-Stats をインストールする必要がある
それでそれ彼らはライブの上のみ必要とするのJMPバージョン彼らはだった使用済み。
私たちは集めました絶え間ないフィードバック、私たちは常に更新しました、
私たちは常に追跡された容赦なく問題を起こし、更新中時々毎日、
ミーティング毎週とアドゥルゴ私たちの発展チーム。
私たちのインターフェース、私たちは作ったもちろんそれ彼らはだった理解できる。
私たちは使用信号機着色そのようなとして永遠に緑、
黄色のために注意、そして問題フラグが立っていると赤。
私たちは持っていた二外部のアプローチまたは入力の中へのシステム、
の外部の標準化、どれの病気見せるある少し後で、
どこのプロセスチーム
定義するの標準要件のためにの分析ファイル。
そして私たちのヘルプファイル、私たちは決めたに動く彼ら全て外部的に
となることによって彼らはできる続くに進化としてユーザーでのシステム進化した。
私たちは壊れた私たちの発達の中へ二主要な開発サイクル。
早い発達サイクル、
どこ私たちは開発する証拠の概念それで私たちはそうします持っているある問題、
私たちはするだろう開発するある証拠のコンセプト働くプロトタイプに住所それ問題。
私たちはするだろう反復するの上それそれまでそれ問題を解決していました
そしてそれだった合理的に安定した。
そしてそれから私たちは移動しましたそれの中への開発サイクルの後期
そして続きのアジャイル発達、どこでこれ場合、
私たちは適用済みそれに実際のプロジェクト仕事そしてしたとても注意深い2番-人レビュー
に作るもちろん全ての結果だった正しいそして続くにリファインのモジュール
に基づくフィードバック以上そして以上またに着くあるもっと安定したそしてより良い州。
1つのこれら証拠のコンセプトすごい要素それ私たちはしたでのとても始まり
だったの熱地図道具、
あらゆる種類のものを集めた情報でのダッシュボード
そしてそれは保存されましたのチームの莫大な量の時間。
病気見せるあなたの例のこれは後で。
しかしあなたできる見るの引用の上の右-手側、
彼らはだったとても興奮したについてこれ。 彼らは実は助けたデザインそれ。
そしてそれで私たちは得た早い婚約、私たちは得たモチベーションのために追加資金調達
そしてある多くの興奮生成されたによるこれイニシャル証拠のコンセプト。
でまとめ、私たちは持っていたある問題にPC 統計ワークフローを解決します。
私たちは持っていたある選択に作るそして私たちは選んだJMP。
そして私たちの結果コピーするそしてペースト、マニュアル、間違い、広範囲にわたる手直し中。
私たちは持っていたに開発するある解決、そしてそれだったBPC 統計
私は非常にハッピーに終わりこれ私たちの話の一部
そしてさせてセス取るあなたを通してあるデモンストレーションのBPC 統計
私たちは持っているある芯デモそれ私たちは持っています働いた外
そしてだった実は行くに始めるでの終わり。
での終わり、どれのはそれの証明コンセプト熱マップツール
それ私たちは持っていた簡単に示されているあるの写真はいつの科学者持っている完了しました
全ての彼らの分析そしてのファイルは全て完了、
の情報のためにインパクト比率はすべて利用可能
そして集めましたの中へあるニースまとめファイル、
どれの私は見せているここ。
どこのためにそれぞれ属性でそれぞれプロセス要素、
私たちは持っている情報についてのプロファイラー、
その予測された手段そして範囲としてのプロセスパラメータ変化します。
それで私たちはできる計算する変化横切ってそれプロセス要素での属性
そして私たちはできる計算するそれ衝撃率それ私たちは言及された以前。
今、私は行くに走るこれ道具そして良い見る何それそうです。
それで初め、それ引っ張る上1つの私たちの早いイノベーションによるの科学者たち。
私たちは整頓された全てこれ情報それ私たちは持っていた横切って複数勉強します。
今、これは見せている3つの異なるプロセスステップここ
そしてあなたは見ることができますのバツ-軸、私たちは持っていますプロセスステップ敷いた外。
でそれぞれプロセスステップ、私たちは持っている違う研究それは貢献するにそれ、
私たちは持っている複数プロセスパラメーター、
そして彼らはは全て交差したこれらの属性を持つそれ私たちは使用
を評価する品質のの製品それはいる生産された。
そして私たちは得るこれ熱地図ここ。
の白スペース示す場所
どこプロセスパラメータどちらか落とした外ののモデルまたはだったない評価されました。
そしてそれからの色付きのものはどこ私たちは実は持っているモデル建てられた。
そしてのコース、の強度のの熱
は依存しての上これ実用的インパクト比率。
これだった素晴らしい解決のためにの科学者、
しかしそれまだそうではなかった十分なぜなら我々は持っていた混乱にの議論。
私たちはできた見てでこれそして言う、わかった、あるよ何か行くの上ここ、
私たちは持っているこれ高いインパクト比率、
それから彼らはするだろう持っているに追跡下どこはそれ到来から。
おお、そのでこれ勉強。 そのこれプロセスパラメータ。
私持っているに行くにこれファイル。
私見て上それファイル、私探すの脚本の間での多くのスクリプト。
私走るの脚本、
私持っているに探すの応答そして最後に私得るにのモデル。
私たちは強化するこれそれでそれ今そのただシンプルなクリックそしてのモデルは引っ張られた上。
の関連するモデルは引っ張られた上下に。
あなたはできる見るどこそれインパクト比率の1つは到来から。
ここで、ギャップ間の予測されたプロセス平均
そしての属性限界はの空間右ここ。
そしてのプロセスパラメータ傾向とっている上本質的にの全体空間。
それはなぜ私たちは得るそれインパクト比率の1つ。
それからの科学者できるまたシミュレーターを実行する
それ持っているされた建てられたか、はすでにここ、準備ができてに行く。
彼らはできる走るシミュレーションシナリオに見る何の欠陥料金は。
彼らはできる遊ぶその周りとのプロセスパラメータ
に確立する証明された許容範囲それ持っているより低い欠陥料金。
彼らはできる見てで相互作用、の貢献からそれ。
彼らはできるまた置くでノート以上ここの右側
そして保存それであるジャーナルファイル
に保つ追跡のの彼らが下している決断。
そして知らせそれ全てのこれは設計にサポート彼ら、
維持する彼らの科学的対話、そして防ぐの中断にそれ。
彼らはできる集中彼らの尽力の上特定のステップ。
それでもし私クリックの上あるステップ、それ狭くなる下にそれ。
また、なぜなら私たちの限界傾向があるに流動的であり、
私たちは持っているの機会にそれらを更新します
そして私たちはできるアップデート彼らの上の飛ぶに見る何の結果は。
そしてあなたできる見るここどうやってこれ影響が変わった
そして今私たちは持っているこれ低い-衝撃率
そして言う、どうやってするそれ実は見ての上のモデル？
の限界のされた現在更新されており、あなたできる見るあるよ多くのもっと部屋
そしてそれはなぜ私たちは得るそれより低いインパクト比率そして良い得るより低い失敗料金。
それだったの熱地図道具そしてそれ大勝利でした
そして非常にやる気のある追加投資の中へこれオートメーション。
私始めましたでの終わり、
今私は行くに動くにのプロセス統計ワークフローの開始、
どれのはでデザイン。
いつ私たちは仕事との上流のチーム、
彼らは持っているある多くのバイオ原子炉それ彼らは走るでそれぞれのこれら走る。
これは本質的にある中央複合デザイン。
それぞれのこれら走るはあるバイオ反応器そしてそれバイオ反応器時々行きます下
なぜならの汚染または他の問題それ本質的にはないでランダム。
それで私たちは建てられたあるシミュレーション
これを評価するには潜在的損失呼ばれた評価する損失走る。
そして私たちはできる特定どうやって多くの走るは失った。
私はただ行くに置く何か小さいデモンストレーションのためにここにあります
そして見せるこれ少しグラフィック。
何そのやってるはその行くランダムにポイントを選択することで
に取り除くからのデザイン計算中分散インフレ要因、
どれのできるなれ使用済みに評価マルチ直線性
そしてどうやって良い私たちはできる見積もりモデルパラメーター。
そしていつその終わり、それ生成するあるまとめ報告。
これ一人のないとても役に立つなぜなら私シミュレーションはほとんどありませんでしたが、
しかし私持っている別の例ここ。
これは500シミュレーションの上あるより大きいデザイン。
そしてあなたできる見るこれはわかりますニースまとめここ。
もし私たちは失う1つバイオ原子炉では、本質的に確率はゼロです。
取得過激分散インフレ要因または非推定できるパラメータ見積り。
そしてそれでそれはないの問題。
もし私たちは失う二バイオ原子炉上に約4％、それは起動になるの問題。
それで私たちはかもしれない言うのためにこれデザイン、二バイオ原子炉は能力の損失。
そしてもし私たちは本当に欲しかったに得るの中への詳細、
私たちはできる見るどうやってそれぞれモデルパラメーター影響を受けたの上分散インフレーション
指定された番号に対してのバイオリアクター失った、
または私たちはできるランク注文全ての失われたバイオリアクターの組み合わせ、
どれの特定のデザインポイントはデザインに最も大きな影響を与える、
そしてするさらに遠く評価のようにそれ。
それは私たちのシミュレーションそしてそれは今ルーチン一部の私たちのプロセスそれ私たちは使用。
私は行くに動くの上ここに標準化。
私たちは話しましたについてのプロセス統計ワークフローの開始、
の終わりののプロセス統計ワークフロー、
今私は行くに行く戻るに何それは始まりのBPC駅t自体。
いつ人々インストールこれ、彼らは持っているにするある設定手順。
そしての設定は基本的に指定するの環境設定。
その指定するそれらの入力パラメータ、
入力標準化私たちが持っていたもの話しましたについて以前、
として良いとしてのヘルプファイル、何プロセスエリア彼らは働くと、
そしてデフォルトディレクトリそれ彼らは働くと。
そしてそれからそれ情報は保存されましたの中へのシステムそして彼らはできる動くフォワード。
させて自分ただ見せるいくつかの例ここのの標準化ファイルそしてのヘルプファイル。
ヘルプファイルできるまたなれ引き上げられた下のヘルプメニュー。
そしてのコース、のヘルプファイルはのJMPファイル自体。
しかし知らせそれそれもっているでこれ場所の列、
これらは全てビデオそれ私たちが作ったそれ説明するそして彼らはすべてタイムスタンプ付き
そしてそれでユーザーできるただ形外何彼らは探しているのために、何特徴。
クリックの上それ、すぐに引く上のビデオ。
しかし何ですか平もっとエキサイティングについてこれはBTC-Statのすべてのダイアログに含まれています。
いつ私たちは引く上ある対話そしてそこにヘルプボタンがあるのですが、
それ知っていますどれの行でこれテーブルに行くに得るのヘルプ、
そしてそれ意思自動的に引く上。
もし私クリックそれヘルプボタンを押すと、自動的に引き上げられます
の関連するリンクそしてトレーニングに与えるすぐにヘルプ。
それは私たちのヘルプファイル。
の標準化。
私たちは持っている標準化それ私たちはチームと協力する
に標準化するどちらか横切ってプロジェクトまたは内である特定のプロジェクト、
依存しての上のニーズそしてのためにプロセス地域。
私たちは持っていたこれ問題早いの上それ一貫した名前が付けられていませんでした
そしてそれだった原因となる問題そして手直し。
今、私たちは持っているこれ標準化置くで場所。
また、の報告小数それ私たちは使用する必要があります、
の最小記録された小数、何名前私たちは使用いつ私たちは書くこれ
である報告、私たちのユニット、そしてそれからあるデフォルト変身に適用する。
それは私たちの属性標準化。
そしてそれからのために私たちのグループ標準化、そのとても似ている特定する列、
を除外する私たちは持っているこれ追加ここの特集それ私たちはできる必要とする
特定のレベルのみなれ現在そしてさもないと意思なれフラグが立てられました。
私たちはできるまた必要とするそれ彼らは持っているある特定の価値注文すること。
それでさせて、のためにたとえば、プロセスのステップはいつもプロセスステップの順序でリストされています。
どれのは何私たちは必要で全て私たちの出力。
わかった、それで私は行くに見せるの例のこれ。
させて自分見るもし私できる近い
いくつかの前のものそれ私たちは持っている開けるここ。
わかった、それでさせて自分行くにこれ例。
それでここにありますのファイル。 のデータもっているされた編集済み。
私たちは考えるその準備ができてに行く、しかしだった行くに作るもちろんその準備ができてに行く。
それでだった行くにするの標準化。
初めものは探しているで属性
それ認識しますの属性それは間違えた標準名前。
そしてそれから何ですか左は上ここ。
そして私たちはできる見るこれらはすぐにプロセスパラメータになります。
私たちが持っていないものの標準化セット上のために。
しかし私たちは見るすぐにそれ何かの間違っているとこれ、
そして私たちは見るでのリストの可能属性それの単位はない。
私たちはできる正しいそれとても簡単に。
それ意思教えて私たち何そのやってる、だった行くに作るそれ変化。
そしてそれからそれ生成するある報告、
そしてそれからそれ信号機着色そして言う、おお、私たちは見つかったこれら。
これはある変化私たちは作った、支払う注意にこれ注意。
これらはもの私たちはしませんでした探す。
そしてこれ報告はデータテーブルに再度保存されました
それでそれできるなれ再現されたの上要求。
そして病気行くを通してのグループ標準化
ただに取るある素早い見てでそれ。
ここ、その伝える自分赤、停止ライト着色。
私たちは持っているある問題ここ、あなたはないこれら列。
のチームもっている必須それこの情報なれ含まれています。
その行くに力それらの列にのファイル。
私たちは持っているのオプションとの黄色に追加追加列。
そしてそれで良い行く先にそして走るそれ、そしてそれは伝える私たち何その行くにする。
そしてそれからそれするの同じもの、作成しますある報告。
そして私たちは見てを通しての報告そして私たちは気づきます何かの行くの上ここ。
プロセス規模。
私たちのプロセス規模できるのみ持っている大きい研究室マイクロ。
推測何、私たちは持っているあるラッブ。 私たちは持っているの余分なBでそこには。
それでそれはのエラー。 もし私達探すそれ価値、それを修正してください。
再実行の標準化そしてすべては良いそこには。
私した欲しいにポイント外1つもっとものここ。
あなたはそうするだろう見るそれこれらは私たちの属性、
そこにははこれら少し出演者示すプロパティ。
のプロパティそれは割り当てられたいつ私たちは標準化を行いました
はこれカスタム財産テーブルデッキ。
そしてそれは行くに合格システムへの情報
について何の報告精度はいつそれ生成するテーブル。
また、私たちのデフォルト変換のためにHCP が記録されました。
それでそれ自動的にを作成しましたログ変身のために私たち。
それで私たちはしないでください持っているにするそれ。
わかった。
それはの標準化、しましょう動くの上にもっとずっと面白い今のこと。
のパソコン分析。
前に私得るにそれ、私ただ欲しいに言及それ
私たちは持っていますモジュールのためにスケールされた-下モデル資格。
そして本質的に、そのを使用してJMP が構築したで同等品テスト中。
しかしそれ強化するそれによる生成するいくつかのカスタムプロット
そしてそれをすべて要約すると情報そこのテーブルで報告準備ができて。
その美しい。
残念ながら、私たちはしないでください持っている時間にカバーそれ。
私は行くに行く今の中へのパソコン分析、どれの私は本当に興奮したについてここ。
私持っているこれ。
標準化もっているすでにされた終わり。
私たちは持っているこれファイルそれ含まれています実験結果、
実験的なデザインそれはされた実行されましたで研究室規模。
私たちは持っている大きい規模データでここ。 実行できません...
そのない実現可能に実行するBOEで大規模な、
しかし私たちは持っているこれでのコントロールポイント。
私たちは欲しいになれできるにプロジェクト私たちのモデルにそれ大きい規模。
そしてなぜなら私たちは持っている違うサブセットがあり、異なるモデルが存在する可能性があります。
これ1つのみもっているあるシングルモデル、
でもできます持っている違うモデルそして違うセットアップ、
私たちは決めたに作成するあるBPC 統計ワークフローそして私たちは持っているあるワークフローセット上道具
それ助けます私たち建てるそれベースのの上の特定のモデルだった働くと。
私できる名前それぞれのこれらワークフローそして私提供するこれ情報
それは進んでいるということに追跡全体で全体分析。
何は私たちの大きい-規模設定、何は私たちの反応？
知らせこれはすでに私のために入力されました。
それ見たでのファイルそして言った、ああ、私はこれらの反応を知っています、
彼らはであなたの標準化されたファイル、彼らはでこれファイル、彼らは存在する。
私仮定するあなた欲しいにこれを分析してくださいそして彼らは得る事前人口が多い。
それまた認識するこれとしてある変身
なぜならそれ知っていますそれのためにそれ医療従事者、私たちはそれを望んでいますの上あるログ変身。
そしてそれはそうなりますするそれ内部的に変身、
どれの手段JMP意思自動的にそれを逆変換する
それでそれ科学者できる解釈するそれの上のオリジナル規模。
そこにははいくつかの追加オプションここ。 これパソコンブロック右今は修理済み。
でいくつかのケース、の科学者欲しいを見ての実際のパソコンブロック手段。
しかしのためにのシミュレーション、だった興味があるである人口-タイプシミュレーション。
私たちはしないでください欲しいに見てで特定のブロック、私たちは欲しいに見る何の変動性は。
それでだった行くに変化その PC ブロック係数
の中へあるランダム効果いつ私たちは得るにのシミュレーション。
そしてだった行くに追加あるプロセスモデルに合わせてスケールする
それで私たちはできる伸ばす私たちのモデルにある大きい規模。
のシステム意思レビューの違うプロセスパラメーターそしてチェックのコーディング。
もしあるよいくつかの問題ここまたはコーディングが欠落している、
自動的にフラグを立てますとの信号機着色。
私たちは持っているここのセットポイント。 とても退屈なエクササイズ、迷惑な。
私たちは常に欲しいに見せるプロファイラーの設定点にあるすべてのもの
なぜならそれは私たちのコントロール、
ないのデフォルトそれJMPの計算するの数学的中心。
それで私たちは建てられたこれ情報でそうできるようになれ自動的に追加した。
そして、私たちはできるのです定義するのサブセットのためにの分析。
そしてのためにそれ、私たちは使用あるデータフィルター。
ここで見せますのためにこれデータフィルター
そしてあるよ説明のこれでの対話。
しかし私たちは欲しいにするまとめ統計の上ある小さい規模。
それで私行く先にそして選択するそれ。
それ与えるフィードバックの上どうやって多くの行そのサブセットに入っています
そして何のサブセットはだから私たちはできるダブル-チェックそれそれは正しい。
そしてそれからのためにのパソコン分析、でこれ場合、
モデルのセットアップがあるので、それ、のコース、
DOEを分析しますの中心ポイント
しかしそのまたこの単一因子研究を行うつもりですが、
または何彼らは電話OFATそしてSDMブロック、
別中心ポイントそれだった終わりとして別のブロック。
そしてそれは全て建てられたの中へ別のブロックでの勉強のためにそれパソコンブロック。
最後に、私できる特定確認ポイントのサブセット、
どれの彼らはのようにに電話検証ポイント、
にチェックしてに見るどうやって良いのモデルは予測すること。
私たちはしないでください持っているそれらのでこれ場合。
そしてのために何は私たちのサブセットのために大規模な、
それするだろう含む両方の研究室そしての大きい規模データ。
以来その全てのデータでこれ場合、私しないでください持っているに特定どれでもサブセット。
今、私持っている定義済み私のワークフロー。
私クリックわかった、そしてそれ節約します全てそれ情報右こことしてある脚本。
もし私右-クリックの上それ、編集それ、あなたできる見る何そのやってる。
その作成ある新しい名前空間。
その得たのモデルでそこには私のすべての回答が含まれています
そしてすべて私できた必要のためにこれ分析。
あsすぐとしてあなた見るこれ、あなた始める考え、良い、
もし私持っているに追加別の応答、私できるスティック別の応答でここ。
しかしそれ違反するの原理のいいえ脚本編集。
良い、時々私たちはするそれ、しかししないでください教えて誰でも。
何私たちはしたは私たちは建てられたある道具それワークフローエディターがある
それ許可します私たちに行く先に戻るの中へそれワークフロー
スルーポイントそしてクリックそして変化いくつかののそのプロパティそして変化のワークフロー。
私は行くに行く先に今そしてするの分析。
そしてこれはどこの魔法本当に来るで。
いつ私するのパソコン分析セット上、
その行くに行く取るそれワークフロー情報そして適用するそれ
セット全体にわたってのスクリプト私たちに必要なことのために私たちの分析。
そしてあなた見る何それただしたそこには。
それ落としたある全体束のスクリプト。 それグループ化された彼らのために私たち。
すべては準備ができてに行く。
そのあるステップ-による-ステッププロセス、の科学者できるフォローするそれを通して。
もしそこにははスクリプトそれは適用できない、
彼らはできる取り除くそれらのスクリプトそして彼らはただ消えた。
私たちはしないでください心配について彼ら。
そしてそれからのためにのスクリプトそれは現在、私たちは持っている追加カスタマイズ。
これらは本質的に発生器スクリプト。
そしてあなたできる見るそれ生成するある対話
それはすでに事前人口が多いと何私たちが必要とするのは、
しかし私たちは持っている追加柔軟性もし私たちは必要それ。
そしてそれから私たちはできる得る私たちの報告そして私たちは強化することができますそれとして私たちは必要に、
でこれ場合、サブセット私5月欲しいに含む。
そしてそれから再保存の脚本戻るにのテーブルそして交換するの発生器脚本。
今、私持っているあるレンダリングされた脚本ここそれ私できる使用それはポータブル。
それからのためにのパソコン分析、私たちは持っているデータプロット。
のコース、私たちは欲しいに見せる私たちのデータ。
いつも見てであなたのデータ、生成するのプロット。
あるよあるデフォルトプロットそれは建てられた。
そして今のユーザー、プロットは 1 つだけ実行しました
なぜなら私たちは欲しかったのユーザーに持っているのオプションに物事を変える
それで彼らはかもしれない行くでここ、言う、得る取り除くのそれタイトル。
私ただかわったのサイズそして私追加ある伝説、何でも。
あなたできる変化の全体プロットもし彼らは欲しかったに。
そしてそれから1つの彼らの全て-時間BPC-Stat のお気に入りの機能
らしいになれこれ繰り返す分析。
一度私たちは持っているの分析私たちはのように、私たちはできる繰り返すそれ。
そして何これはやってるはそのカラムスイッチャーをハッキングする
そして追加するいくつかの余分な特徴にそれ。
それは取るの出力、ごみそれである垂直リスト箱またはタブ箱、
そして許可する私たちに適用する私たちのフィルタリングどちらか世界的にまたはにそれぞれ分析。
今、私はでのカラムスイッチャー
そして私は言うことができますそれ何列私欲しいそれにする。
これ作品のためにどれでも分析、ないただプロット中。
クリックわかりました。
それ走るを通してのスイッチャー、生成するの報告。
そこには私持っているそれ。 全て私の反応はプロットした。
それだった簡単。
私行く下そしてあるよの脚本それ再作成するそれ。
私できる落とすそれここ、得る取り除くのの前の1つ。
終わり。
説明的な統計。 ここ私たちは行く。
そのすでに終わり。
私持っているのサブセット化適用済み、に持っているのテーブル私必要。
見てでこれ。
そのすでにフォーマット済みにの必要な小数点の数
なぜならその取るアドバンテージのそれらのプロパティそれ私たちは割り当てていた、
それらの個性的プロパティベースのの上これテーブル標準化。
それでそれ1つは終わり。
そしてそれからの満杯モデル。
満杯モデルはセット上、準備ができてに行く何のためにあなた考える？
その準備ができてに行くのために残留物評価。
私たちはできる行くを通してそれぞれののモデルを一度に 1 つずつ
そして取るある見てに見るどうやってのポイントは振る舞い、の足らないのフィット。
するそれ見てわかった？
ここ、私たちは持っている1つポイントそれ5月なれ少し少しオフ私たちはかもしれない欲しいに探検する。
自動思い出すはすでに回ったの上、
それで私できるするある行除外するそしてそうなります自動的にアップデートこれ。
または私たちは持っているある道具それ新しい列のデータポイントを除外します
それでそれ私できる分析するそれ側による側。
そしてそれから以来私はすでに私の返答を具体的に示し、
で注文に含むそれ側による側、
私するだろう持っているに行く戻るそして修正する私のワークフロー。
そして私たちは持っているそれワークフロー編集者にするそれ。
私はただ行くにスキップ先にに保存いくつかの時間どこ私はすでに終わりそれ。
これはの同じファイル、同じ分析、
しかし私は追加したの追加応答そしてその右ここ。
収率それなし走る21.
今、科学者できる見てでこれ側そばにそして言う、
あなた知る何、それそうですね、統計的には少し異常です、
しかし実質的にあるよ本当にいいえインパクト。
全て右、しましょう取るこれさらに遠く。
これは私たちのルーティーンプロセス。
私たちはする取るそれ全ての方法縮小モデルを通じて
なぜなら私たちは欲しいに見るもしそれ影響モデル選択。
私たちは持っている自動化されたのモデル選択
そしてそれかかりますアドバンテージののフォワード AIC の既存のステップワイズ
またはの既存 効果テーブルどこあなたできるクリックに後ろ向きに外す
必要に応じて手動で選択します。自動化しますの後ろ向き選択
どれの私たちは通常使用のためにスプリットポットデザイン。
私たちはまた持っているあるフォワード選択混合モデルの場合どれのはない現在
JMP 機能とJMP私たちが見つけたこと非常に役に立つ。
私は行くに行く先に、以来そのある修理済みモデル、
私はそうするつもりです、そして、ワークフロー情報。
私知る私必要にするこれの上の満杯モデル。
それ行きます先にそしてするの選択。
何そのやってるでの背景ここはそのランニングそれぞれモデル、
その建設中報告のの終わったという選択
で場合私たちは欲しいに報告それ。
そしてその行くに保存それらのスクリプト戻るにのデータテーブル。
それがあります報告右そこにはすべてが含まれているの選択プロセス。
それらのスクリプトだったただ生成されたそして捨てられた戻るここ。
今、私できる動くそれらのスクリプト戻るの中へ私のワークフローセクション。
私知るの削減モデルそこに入ります
そしてこれは私のモデル選択ステップ歴史。
私できる置くそれ情報でそこには。
わかった、それでこれは素晴らしい。
今、いつ私見たで私の削減モデル、私持っているそれ消えたを通しての選択。
今私できる見るのインパクトのの選択の上削除するこれ余分なポイントここ。
そしてまた、私たちは見るあるよただ基本的に、
おそらく科学者たちは、あると結論付けるだろうただいいえ実用的違いここ。
そして彼らはできた平行く、そしてすべき行く
そして見てでの交流プロファイラーとして良い、比較する彼ら側による側。
これは素晴らしい。
私たちは欲しいに保つこれ脚本なぜなら私たちは追跡したいと思っています
のの決断それ私たちは作った、それであるよある記録のそれ。
しかし私たちはまた欲しいに報告の最後のモデル。
それで私たちは欲しいあるニース、クリーン報告。
私たちはしないでください欲しいそれそれなしそこで応答を実行しています
なぜなら私たちは持っています決めたそれそのない関連する、
私たちは必要に保つ全てのデータ。
別のお気に入り道具それ私たちが開発したのはのスプリットフィットグループ
どれの許可します私たちはこれらの適合グループを解体します
縮小モデルがありますここ。 取るの削減モデル。
そして私たちにできることは、壊す彼ら上できるだけ多くの中にグループとして私たちは欲しい。
でこれ場合、だったのみ行くにグループそれを一つのグループにまとめる
なぜならだった行くになくす1つ応答。
私たちは欲しい1つグループ。
いつだった終わり、だったただを使用してこの応答を排除するにはこれを使用します
私たちはいいえより長いです欲しいでそこには。
「OK」をクリックします。
それはいくつかのフィードバックからモデルのフィッティング、そしてブーム、私たちは持っているそれ。
のフィットグループは今そこにはそしてそれなし応答分析もっているされた削除されました。
今私たちは持っているこれ準備ができてに報告。
知らせそれの設定のためにのプロファイラー、彼らは全ての設定私たちは指定された。
そのないでの平均ポイントまたは中心ポイント、
そのでのプロセス設定点、
どれのはどこ私たちは必要それになれのために比較目的。
その全て準備ができてに行く。
わかった、それでそれ生成するそこにあるスクリプトいつ私したそれスプリット。
私できる置くそれ上ここそして私できるただ名前を変更するそれ。
それは最後のモデル。
わかった、とても良い。
今、のためにいくつかの本物楽しい。
覚えて私たちは持っていた話しましたについてなんて面倒なんだろう
にセット上これシミュレーション脚本。
今時計これ。 時計どうやって簡単これはのためにの科学者たち。
そして前に私するこれ、私欲しいにポイント外それこれだった、
のコース、作成したによるあるスクリプト、明らかに JSL、
しかしこれはある脚本それ作成しますというスクリプト作成しますある脚本。
それでこれだったとてもあるチャレンジのためにアドゥルゴに開発する。
しかしいつ私走るこれ、ここでモデルを選択できます、
最後のモデル、そしてそれからでただある数秒の問題で、
それ生成するのシミュレーション脚本それ私必要。
私走るそれ、そしてブーム。 そこにはそれは、全て終わり。
設定しました上の範囲それ私必要のためにのプロセスパラメーター。
そのセット彼ら上にの正しい間隔。 それセットの広告ランダムノイズ。
しかしあるよ平もっと行くの上ここよりも何が表示されます。
知らせそれのプロセス規模もっているされた追加した、
私たちはしませんでした持っているそれでのモデル前に。
それだった何かそれだった追加したとなることによって私たちはできた取るこれら研究室、
規模エネルギー省モデル、そして伸ばす彼らにの大きい規模。
今だった予測する大きい秤。 それは重要。
それだったある修正にのモデル。
以前はとても退屈な編集脚本の必須にするそれ。
知らせそれ私たちはまた持っているこれパソコンブロックランダム効果でここ私たちは持っていた指定された
なぜなら私たちはしないでください欲しいにシミュレートする特定のブロック、
今そのの追加ランダム効果。
そしての合計分散はいる詰まったの中への標準偏差
ランダムな広告の場合ノイズ、ないのデフォルト残留物ランダムノイズ。
私たちはまた追加したこれ少しセットシードここそれで私たちはできる再現する私たちの分析その通り。
それでこれは本当に素晴らしい。
そしてまた、知らせそれだったでのプロセスセットポイントどこそれすべきなれ。
わかった、最後もの私欲しいに見せるここはの報告。
私たちは本質的に完了しました分析全体、
あなたできる見るそのとても速い。
私たちは欲しいに報告これら最後のモデル外の中へある統計報告。
そしてそれで私たちは持っているある道具にするそれ。
そしてこれ報告始まりますとある説明的な統計。
私は行くに走るそれ初め、
そしてそれからだった行くに行くそして建てるの報告、輸出統計に言葉。
そしてそれから私持っているに教えてそれどれのモデルする私欲しいに輸出。
その尋ねるについて検証プロット。
私たちはしませんでした持っているどれでもでこれ場合のために確認ポイント。
それでだった行くにスキップそれ。
そしてそれからそれデフォルトにのデフォルトディレクトリそれ私たちはセットの出力。
私は行くに開けるの報告いつ私は終わり。
そしてこれは重要。
だった出発するのジャーナル開けるのために節約そして修正。
なぜならとしてみんな知っています、コピーするときもの、
あなた生成するあなたのプロファイラー、
あなたごみ彼らで言葉、そしてあるよいくつかのクリッピング行くの上。
私たちは5月持っているにサイズ変更もの、
私たちは5月持っているに置く何かの上あるログ規模。
私たちはできるする全てそれでのジャーナルそしてそれからただ再保存それ戻るに言葉。
それ節約しますあるステップ。 それで私たちは生成するそれ。
私クリックわかったここ。
その読むの違うテーブルそしてのさまざまなプロファイラー、
そしてその生成するこれジャーナル上ここ。
それは実はの報告それその行くに与えるで言葉。
そしてそれ意思なれ終わりでただある2番ここ。
わかった。
そしてそれからただオープニング上言葉。
そしてブーム、あるよ私たちの報告。
それで見てで何それした。
それ置くキャプションここ、それは置いた私たちのテーブル。
そのすでにフォーマット済みにの報告精度それ私たちは必要。
それもっているこれ脚注それそれ追加した、ミーティング私たちの規格。
そしてそれからのためにそれぞれ応答、それもっているあるセクション。
そしてそれからのセクションもっているのテーブルと彼らのキャプション、そしてのプロファイラー、
そして交流プロファイラー、脚注、などセテラ。
そしてそれ繰り返すの上そしての上のためにそれぞれ属性以上そして以上。
それまた生成するいくつかのイニシャル文章
それの科学者できるアップデートといくつかのまとめ統計。
そしてそれでそのかわいい多くの準備ができてに行くそして非常に標準化された。
それ完了するのデモののシステム。
今、私ただ持っている1つ結論として滑り台それ私欲しいに行く戻るにここ。
それで、で結論、 BPC 統計、その追加した価値に私たちの仕事。
その有効私たちのプロセスチーム。 その麻痺したの仕事。
その加速された私たちのタイムライン。
私たちは実装されましたある標準化された、まだフレキシブル系統的アプローチ
とそれより高い、もっと早く加速度、そして多くのもっと婚約。
感謝あなたとても多くの。
