Ähnlichkeit zwischen Kurven im Functional Data Explorer?!Hallo zusammen,
Ein Kunde ist mit FDE im Allgemeinen recht zufrieden. Sie prüfen nun Möglichkeiten, Kurven zu vergleichen und Maßnahmen zu entwickeln, um zu entscheiden, ob zwei Kurven als ähnlich angesehen werden können oder nicht.
Eine Anwendung wäre das Scale-Up: Bestimmen Sie, ob ein Produktionsprozess ähnlich wie im Labormaßstab abläuft.
Ich habe einen Artikel gefunden ( https://academic.oup.com/bioinformatics/article/27/22/3135/194486 ), aber ich frage mich, ob jemand Erfahrung mit JMP hat?
Am besten
Florian
Betreff: Ähnlichkeit zwischen Kurven im Functional Data Explorer?!Tolle Idee, Mark. Die Einschränkung, die ich dabei festgestellt habe, besteht darin, dass es keine Möglichkeit gibt, den integrierten Fehler vom Ziel für jede Kurve zu speichern.Ich denke, dass das Speichern dieses Fehlers der einfachste Weg wäre, dies zu tun.
Betreff: Ähnlichkeit zwischen Kurven im Functional Data Explorer?!Wie wäre es mit der Verwendung der Zielfunktionsfunktion im FPC-Profiler?Aus der Dokumentation für FDE:
FPC-Profiler
Zeigt einen Profiler der FPC-Ergebnisse an oder verbirgt ihn. Der FPC-Profiler enthält eine Spalte für die Eingabevariable und eine Spalte für jeden FPC-Score. Wenn eine Zielfunktion angegeben ist, gibt es über den Profiler-Diagrammen zusätzliche Schaltflächenoptionen. Sie können die Zielfunktion optimieren und die Zielprofiler ein- oder ausblenden. Wenn Sie „Zielprofiler anzeigen“ auswählen, werden dem Bericht zwei zusätzliche Profiler hinzugefügt. Einer misst die Differenz zur Zielfunktion und der andere misst den integrierten Fehler der Zielfunktion. Weitere Informationen zu den Menüoptionen des roten Dreiecks von FPC Profiler finden Sie unter Profiler in Profilern.
Betreff: Ähnlichkeit zwischen Kurven im Functional Data Explorer?!Hallo Florian, das ist uns schon ein paar Mal passiert.Der Prozess, den wir uns ausgedacht haben, passt vielleicht zu diesem Fall.
Schritt 1: Erstellen Sie ein FDE-Modell mit einer Reihe von „Kalibrierungs-/Labor“-Läufen
Schritt 2. Bestimmen Sie die Spezifikationen der FPCs, die als „ähnlich“ gelten.Dies kann mit dem Profiler durchgeführt werden, um zu sehen, welche Auswirkungen die FPC-Änderungen auf die Gesamtform haben.Sparen Sie sich Spezifikationsbeschränkungen für FPCs.(*dies funktioniert möglicherweise nicht für die regulierten Branchen)
Schritt 3. Bringen Sie zusätzliche/Produktionsdaten in die „Kalibrierung/Laborläufe“ ein und kennzeichnen Sie diese Daten als Validierung (Dadurch werden Änderungen am zugrunde liegenden Modell verhindert)
Schritt 4. Führen Sie die Prozessfähigkeit bei diesen Produktionsläufen aus und kennzeichnen Sie Läufe, die nicht den Spezifikationen entsprechen, als nicht „ähnlich“.
Ich bin mir nicht sicher, ob damit das erreicht wird, was Sie suchen oder nicht.
Betreff: Ähnlichkeit zwischen Kurven im Functional Data Explorer?!Danke @malcolm_moore1 Und @Steph_Georges , Sie haben beide Recht und das könnten Lösungen sein. Aber wie Malcolm bereits erwähnte, möchte ich bei JMP Pro bleiben. Ich denke, das könnte im Allgemeinen etwas sein, was sich die Leute wünschen könnten, insbesondere im pharmazeutischen/regulierten Bereich, wo sie Ähnlichkeit zeigen müssen.
Also nochmals vielen Dank. Ich hoffe immer noch auf Ideen mit/innerhalb von FDE.
Um vielleicht mehr Ideen anzuregen, wäre es auch ein Gedanke, ein Ziel zu laden und dann ein „Differenz-vom-Ziel-Maß“ zu ermitteln.
Betreff: Ähnlichkeit zwischen Kurven im Functional Data Explorer?!Ich weiß nicht, ob es hilft, aber unter „Kurve anpassen“ > „Auflösungskurve“ > „Modellvergleich“ sind F2-Analyse und multivariate Distanz Metriken, die verwendet werden, um zu bestimmen, ob zwei Kurven ähnlich sind oder nicht.
Weitere Details im Quick Start des JMP Training Starter
Betreff: Ähnlichkeit zwischen Kurven im Functional Data Explorer?!Hallo Florian,
Ich frage mich, was passieren würde, wenn wir Skalierung als zusätzlichen Faktor in FDE mit zwei Ebenen (R&D und Scaleup) behandeln würden. Dann verwenden Sie Functional DOE mit GenReg-Option. Dies würde zumindest innerhalb der FDE-Plattform bleiben, wenn diese Option funktioniert. Andernfalls müssen Sie möglicherweise die Funktion „Kurve anpassen“ ausprobieren, die die Möglichkeit bietet, Kurven für Forschung und Entwicklung mit denen für die Skalierung zu vergleichen, sofern Sie eine Kurve finden können, die den Daten angemessen entspricht. Obwohl Sie dadurch von JMP Pro wegkommen.
Malcolm
