Functional Data Explorer の曲線間の類似性?!こんにちは、みんな、
顧客は一般的に FDE に非常に満足しています。 彼らは現在、曲線を比較し、2 つの曲線が類似していると見なすことができるかどうかを判断する手段を開発するためのオプションを検討しています。
1 つのアプリケーションをスケールアップします。生産プロセスがラボ スケールと同様に機能するかどうかを判断します。
記事を見つけました( https://academic.oup.com/bioinformatics/article/27/22/3135/194486 ) でも、JMP を使った経験のある人はいますか?
一番
フロリアン
Re: Functional Data Explorer の曲線間の類似性?!こんにちはフロリアン、
FDE の 2 つのレベル (R&D と Scaleup) でスケールを補助的な要素として扱うとどうなるか疑問に思っています。 次に、GenReg オプションを指定して Functional DOE を使用します。 このオプションが機能する場合、これは少なくとも FDE プラットフォーム内に保持されます。 それ以外の場合は、R&D とスケールアップの曲線を比較するオプションを提供する Fit Curve を調査する必要がある場合があります。これは、データに適切に適合する曲線を見つけることができる場合です。 これにより、JMP Proから離れますが。
マルコム
Re: Functional Data Explorer の曲線間の類似性?!それが役立つかどうかはわかりませんが、Fit Curve > Dissolution Curve > Model Comparison では、F2 分析と多変量距離は、2 つの曲線が類似しているかどうかを判断するために使用されるメトリックです。
詳細については、JMP Training Starter のクイック スタートを参照してください。
Re: Functional Data Explorer の曲線間の類似性?!ありがとう@マルコムムーア1と@Steph_Georges 、あなたはどちらも正しく、これらは解決策になる可能性があります。 しかし、マルコムがすでに述べたように、私は JMP Pro 内にとどまりたいと思っています。 これは一般的に、特に類似性を示す必要がある製薬/規制の分野では、人々が望むかもしれないことだと思います.
もう一度、ありがとう。 私はまだ FDE と一緒に、または FDE 内でのアイデアを望んでいます。
より多くのアイデアを生み出すために、ターゲットをロードしてから「ターゲットメジャーとの差」を持たせることも考えられます。
Re: Functional Data Explorer の曲線間の類似性?!ちょっとフロリアン、私たちはこれに数回遭遇しました.私たちが思いついたプロセスは、このケースに当てはまるかもしれません。
ステップ 1.一連の「キャリブレーション/ラボ」実行で FDE モデルを作成する
ステップ2。 「類似」と見なされる FPC の仕様を決定します。これをプロファイラーで実行して、FPC の変更が全体の形状に与える影響を確認できます。FPC の仕様制限を節約します。(*これは、規制された業界では機能しない可能性があります)
ステップ 3。 追加/生産データを「キャリブレーション/ラボ実行」に取り込み、そのデータを検証としてラベル付けします (これにより、基になるモデルへの変更が防止されます)
ステップ 4。 これらの生産実行でプロセス機能を実行し、仕様にない実行に「類似」ではないというフラグを立てる
それがあなたが探しているものを達成するかどうかはわかりません。
Re: Functional Data Explorer の曲線間の類似性?!FPC プロファイラーでターゲット関数機能を使用するのはどうですか?FDE のドキュメントから:
FPC プロファイラ
FPC スコアのプロファイラーを表示または非表示にします。 FPC プロファイラーには、入力変数の列と各 FPC スコアの列が含まれています。 ターゲット関数が指定されている場合、プロファイラー グラフの上に追加のボタン オプションがあります。 ターゲット関数を最適化し、ターゲット プロファイラーを表示または非表示にすることができます。 [ターゲット プロファイラーの表示] を選択すると、2 つのプロファイラーがレポートに追加されます。 1 つはターゲット関数との差を測定し、もう 1 つはターゲット関数からの積分誤差を測定します。 FPC プロファイラーの赤い三角形のメニュー オプションの詳細については、「プロファイラーのプロファイラー」を参照してください。
Re: Functional Data Explorer の曲線間の類似性?!素晴らしいアイデア マーク、これで私が見つけた制限は、各曲線のターゲットからの統合エラーを保存する方法がないことです.そのエラーを保存することがこれを行う最も簡単な方法だと思います。
