Mio nome È Briana Russo, E Io sono UN anziano statistico
A IL Centro per Matematico Scienze A Merck.
Oggi Malato Essere andando Sopra simulando sterilità violazioni
con non parametrico dati.
A Merck, Noi Spesso consegnare Nostro liquido formulato droghe In precompilato siringhe.
UN gruppo A Merck Quello specializzato
In Quello venni A Me chiedendo Me A Vedere Se IO Potevo simulare
Se Là È Qualunque rischio A sterilità violazioni In loro, dipendente SU storico dati
E Alcuni diverso scenari Essi ricercato A Aspetto A.
Là era due interessante parti Di Questo
Quello IO ricercato A andare Sopra Oggi In Mio sottobicchiere E discutere UN poco ulteriore.
IL Primo era Alcuni Di IL storico dati,
in particolare, IL riempire peso era non normalmente distribuito.
Quando Riempimento IL siringhe, suo non necessariamente in lavorazione A UN bersaglio.
Suo capace A mossa entro UN allineare
E Anche deriva al di fuori Di Quello allineare per UN morso Prima essendo corretto.
Quello Spesso risultati In Alcuni pesante coda Di IL dati,
Quale Voi Potere Vedere In IL metter il fondo a Sinistra Qui.
Quello è UN esempio Di Quello.
Noi ricercato A Fare Sicuro Quello Noi erano catturare Quello pesante pedinamento,
Perché ovviamente quello è Dove IL più alto rischio È andando A Essere.
IL altro interessante parte Quello va in particolare, in Alcuni JSL scripting
È Quello IO era condotta con UN grande numero Di iterazioni chiesto per di IL cliente
Perché Essi erano guardare per 10 milioni per scenario Perché quello è IL ordine
Di magnitudo, Essi erano aspettando A creare IL siringhe.
IO era capace A, durante IL progetto, scoprire Alcuni tecniche
A ridurre IL in lavorazione carico SU JMP
Quello era capace A in modo significativo ridurre IL processi tempo per Quando IO era corsa
IL simulazioni E impedire Qualunque schiantarsi O nulla Piace Quello da memoria problemi.
Malato tocco SU Entrambi Di quelli cose.
Ma Primo, IO ricercato A andare in UN poco morso Di Di più sfondo
SU IL precompilato siringhe E Che cosa Noi erano guardare A.
COME IO menzionato, Noi Avere IL riempire peso dati.
Quello è IL quantità Di liquido quello è riempito in IL siringa.
Quello Ancora, IO ricercato A Aspetto A non parametrico
utilizzando UN densità funzione.
IO era capace A Trovare Quello Quello era molto facile A Fare In JSL.
Malato spettacolo Come IO fatto Quello.
Poi IL altro aspetto era IL stantuffo inserimento profondità.
Come profondo È IL stantuffo essendo inserito E Come vicino È Quello A IL liquido riempire?
Poi IL dimensioni Di IL precompilato siringa.
Là È Alcuni variabilità da IL produttore,
IO ricercato A Fare Sicuro Quello era essendo catturato.
Là erano due chiave uscite, E Essi erano UN SÌ O NO produzione per ogni.
IL Primo era, Noi Volere A Fare Sicuro Quello Noi erano mantenimento UN spacco
fra IL liquido riempire E IL stantuffo.
Perché Se Noi non, Poi erano andando A Essere ottenere
liquido su SU IL stantuffo, E Quello Potevo Essere UN sterilità rischio.
Noi ricercato A Fare Sicuro Quello IL aria spacco lunghezza era Sempre maggiore di zero.
IL altro uno era Noi Anche non Volere Quello aria spacco A Essere pure grande
Perché Quando erano spedizione IL siringhe, Dire, SU UN aereo,
Essi Potrebbe Essere esposto A inferiore atmosferico pressioni,
Quale Potere causa IL stantuffo A mossa su.
Se Esso mosso su pure tanto, Esso Potevo andare al di là UN sterile barriera
Quello era creato Quando IL stantuffo era inserito.
Noi non Volere Esso A andare pure Basso. Noi non Volere Esso A andare pure grande.
Ma c'è UN quantità Quello va in IL stantuffo movimento,
non soltanto IL aria spacco, Quale È UN funzione Di IL dimensioni
Di IL stantuffo E Come profondo IL stantuffo era inserito
E Come vicino Esso È A IL riempire.
Ma Ancora, Anche diverso atmosferico pressioni
E IL attraverso sezionale la zona, COSÌ IL dimensioni Di IL siringa.
C'è UN quantità Di diverso input
E diverso fonti Di variabilità potenzialmente
A Quello saccheggiare movimento.
IO ricercato A Essere capace A simulare Tutto Di quelli.
Quello significava Quello IO sapevo Quello Mio dati tavolo E JMP
Quello IO ricercato A simulare in era andando A Essere molto grande.
IL Primo modifica Quello IO era capace A Fare, A Fare questi simulazioni
UN quantità Di più efficiente era In realtà Appena apertura su IL storico dati
Quello IO era andando A utilizzo, IL dati tavolo IO era andando A utilizzo
COME essendo invisibile.
Questo fatto Esso COSÌ JMP non l'ho fatto Avere A rendere IL tavolo,
Questo potenzialmente massiccio tavolo IO era andando A creare
E era capace A Veramente ridurre processi tempo
E Anche impedire salto da schiantarsi A volte,
ha detto, IL memoria Di Mio computer portatile era superato.
Una volta IO ha aperto su IL storico dati COME invisibile,
IO Poi volevo aggiungere Abbastanza righe A Quello Appena vuoto righe A Ottenere Me A 10 milioni,
Perché ovviamente Mio storico dati non lo era Quello grande.
Ma IO ricercato A Fare Sicuro Quello IL dati tavolo avevo 10 milioni righe,
COSÌ Poi IO Potevo andare avanti E simulare 10 milioni iterazioni.
Nello specifico, Che cosa IO fatto per IL non parametrico aspetto
Di IL dati era IO adatto IL dati In IL distribuzione piattaforma In JMP,
E Poi IO era capace A Appena molto facilmente utilizzo IL adatto liscio curva funzione
A salva simulazioni da Quello non parametrico dati
A 10 milioni iterazioni.
Super semplice E facile modo A adatto essenzialmente nocciolo densità funzione
simulato valori.
IL altro due cose Quello Veramente migliorato Mio simulazione
era, COME IO menzionato, Là era UN quantità Di diverso calcoli
Quello IO era facendo entro UN dati tavolo E diverso scenari Sopra 20 diverso,
per esempio, stantuffo profondità obiettivi Noi ricercato A Aspetto A.
COME parte Di Mio JSL sceneggiatura, IO ricercato A Essere looping Sopra diverso scenari.
Ma Se IO era Appena andando A creare UN colonna Quello Poi referenziato precedente colonne
In UN ciclo continuo, Quello Potevo causa riferimento problemi
per ogni iterazione Di IL ciclo continuo, Perché IO volevo FINE su con essenzialmente
Tutto Di IL nuovo colonne avendo IL Stesso formula
Perché lo farebbero Tutto Appena FINE su riferimento Qualunque cosa IL scorso
iterazione Di IL ciclo continuo era.
A impedire Quello, Se IO ricercato A utilizzo UN formula
per IL colonna, IO volevo Poi Bisogno A eliminare IL formula.
Ancora, molto inefficiente.
Uno molto semplice E facile modo Quello IO Potevo Ottenere in giro Questo
era Invece Di Salvataggio UN formula per UN nuovo colonna,
Appena utilizzo impostato ogni valore.
Questo significa Quello JMP non l'ho fatto Bisogno A salva IL formula A Tutto.
Esso eliminato Quello problema con IL looping riferimento
E Poi Anche, Ancora, ridotto processi tempo.
IL finale miglioramento Quello IO fatto era di Veramente lavorando con Mio cliente
In Questo caso, E Veramente figurando fuori Che cosa esattamente Essi necessario,
IO era capace A snellire cose UN quantità.
Perché inizialmente, IO era Appena dando loro IL cucina lavello.
Dando loro distribuzioni E istogrammi Di ogni separare parametro E produzione,
Quale Essi Pensiero era interessante Ma era non Veramente Di valore IL sforzo
E Di valore IL processi tempo.
Che cosa Essi Veramente Appena ricercato era Che cosa È IL % fallimento valutare per questi due uscite?
IO era capace A Fare consegnare Quello UN quantità Di più efficiente
di eliminando IL Bisogno Di apertura su, Dire,
UN distribuzione piattaforma E provando A adatto 10 milioni righe.
Invece, IO Appena fatto Sicuro Quello Qualunque sterilità violazione,
IO Appena creato UN colonna Dove Se UN sterilità violazione si è verificato,
Esso era UN uno, Se Esso non l'ho fatto Esso era UN zero.
Poi Esso era molto facile A Appena calcolare IL colonna Significare A Dare
IL percentuale Di fallimento per Qualunque scenario E direttamente produzione Quello A UN rivista.
Quello modo, IL rivista Anche non lo era avendo A Essere massiccio Perché Esso era Salvataggio
COSÌ tanto informazione da IL dati tavolo Perché Esso era creando grafici da Esso.
Complessivamente, inizialmente In Questo progetto,
IO era capace A consegnare Esso, Ma di utilizzando IL piattaforma uscite,
visibile tavoli, E salva formule, Esso era prendendo A meno tre ore.
Spesso, IO era affittare Esso correre durante la notte,
COSÌ IO non Sapere IL esatto tempismo, Ma A meno tre ore.
Di semplificando IL produzione solo, COSÌ andando direttamente A IL rivista Invece
Di Salvataggio da, Dire, IL distribuzione piattaforma E JMP,
IO era capace A Ottenere Questo giù A UN ora E 49 minuti.
Poi Appena quelli due semplice i cambiamenti
Di fabbricazione Sicuro Quello IL dati tavolo era invisibile
E Salvataggio valori Invece Di Salvataggio, IL formula avuto Me giù
A 52 minuti nonostante IL volume Di calcoli
Quello erano essendo necessario A Essere fatto.
Complessivamente, Esso Potere Essere molto semplice
E facile A simulare non parametrico dati entro JMP
utilizzando questi dati tavoli E utilizzando IL adatto, liscio curva funzione.
Poi Anche, Se Voi Sono simulando Veramente grande dati entra in gioco JMP,
Se Voi Sono semplificando IL produzione, Se tu sei fabbricazione Sicuro
Quello JMP non lo è rendering cose Esso no Bisogno A O calcolo
E Salvataggio cose Esso no Bisogno A, Esso Potere In realtà Essere molto efficiente
In creando IL simulazioni E dando Voi IL uscite.
In Questo particolare caso, utilizzando quelli tecniche,
IO era capace A ridurre Mio simulazione tempo Sopra UN triplice.
Quello è Tutto IO Avere. Grazie per ascoltando.
