Mein Name Ist Briana Russo, Und Ich bin A Senior Statistiker
bei Die Center für Mathematisch Wissenschaften bei Merck.
Heute Krank Sei gehen über simulieren Sterilität Verstöße
mit nicht parametrisch Daten.
Bei Merck, Wir oft liefern unser flüssig formuliert Drogen In vorgefüllt Spritzen.
A Gruppe bei Merck Das spezialisiert
In Das kam Zu Mich fragen Mich Zu sehen Wenn ICH könnte simulieren
Wenn Dort Ist beliebig Risiko Zu Sterilität Verstöße In ihnen, abhängig An historisch Daten
Und manche anders Szenarien Sie gesucht Zu sehen bei.
Dort War zwei interessant Teile von Das
Das ICH gesucht Zu gehen über Heute In Mein Untersetzer Und diskutieren A wenig weiter.
Der Erste War manche von Die historisch Daten,
speziell, Die füllen Gewicht War nicht normal verteilt.
Wann Füllung Die Spritzen, es ist nicht Notwendig wird bearbeitet Zu A Ziel.
Es ist fähig Zu bewegen innerhalb A Reichweite
Und sogar Drift draußen von Das Reichweite für A bisschen Vor Sein korrigiert.
Das oft Ergebnisse In manche schwer Tailing von Die Daten,
welche Du dürfen sehen In Die unten links Hier.
Das ist ein Beispiel von Das.
Wir gesucht Zu machen Sicher Das Wir war Erfassen Das schwer Tailing,
Weil offensichtlich das ist Wo Die höchste Risiko Ist gehen Zu Sei.
Der andere interessant Teil Das geht speziell, hinein manche JSL Skripterstellung
Ist Das ICH War handeln mit A groß Nummer von Iterationen fragte für von Die Kunde
Weil Sie war suchen für 10 Million pro Szenario Weil das ist Die Befehl
von Größe, Sie war erwarten Zu erstellen Die Spritzen.
ICH War fähig Zu, während Die Projekt, entdecken manche Techniken
Zu reduzieren Die wird bearbeitet Belastung An JMP
Das War fähig Zu bedeutend reduzieren Die Verfahren Zeit für Wann ICH War läuft
Die Simulationen Und verhindern beliebig stürzt ab oder irgendetwas wie Das aus Erinnerung Probleme.
Krank berühren An beide von diese Dinge.
Aber Erste, ICH gesucht Zu gehen hinein A wenig bisschen um mehr Hintergrund
An Die vorgefüllt Spritzen Und Was Wir war suchen bei.
Als ICH erwähnt, Wir haben Die füllen Gewicht Daten.
Das ist Die Menge von flüssig das ist gefüllt hinein Die Spritze.
Das wieder, ICH gesucht Zu sehen bei nichtparametrisch
verwenden A Dichte Funktion.
ICH War fähig Zu finden Das Das War sehr einfach Zu Tun In JSL.
Krank zeigen Wie ICH tat Das.
Dann Die andere Aspekt War Die Kolben Einfügen Tiefe.
Wie tief Ist Die Kolben Sein eingefügt Und Wie schließen Ist Das Zu Die flüssig füllen?
Dann Die Maße von Die vorgefüllt Spritze.
Dort Ist manche Variabilität aus Die Hersteller,
ICH gesucht Zu machen Sicher Das War Sein gefangen.
Dort war zwei Schlüssel Ausgänge, Und Sie war A Ja oder NEIN Ausgabe für jede.
Der Erste War, Wir wollen Zu machen Sicher Das Wir war Aufrechterhaltung A Lücke
zwischen Die flüssig füllen Und Die Kolben.
Weil Wenn Wir nicht, Dann war gehen Zu Sei bekommen
flüssig hoch An Die Kolben, Und Das könnte Sei A Sterilität Risiko.
Wir gesucht Zu machen Sicher Das Die Luft Lücke Länge War stets größer als null.
Der andere eins War Wir Auch nicht wollen Das Luft Lücke Zu Sei zu groß
Weil Wann war Versand Die Spritzen, sagen, An ein Flugzeug,
Sie könnte Sei ausgesetzt Zu untere atmosphärisch Drücke,
welche dürfen Ursache Die Kolben Zu bewegen hoch.
Wenn Es gerührt hoch zu viel, Es könnte gehen darüber hinaus A steril Barriere
Das War erstellt Wann Die Kolben War eingefügt.
Wir nicht wollen Es Zu gehen zu niedrig. Wir nicht wollen Es Zu gehen zu groß.
Aber Es gibt A viel Das geht hinein Die Kolben Bewegung,
nicht nur Die Luft Lücke, welche Ist A Funktion von Die Maße
von Die Kolben Und Wie tief Die Kolben War eingefügt
Und Wie schließen Es Ist Zu Die füllen.
Aber wieder, Auch anders atmosphärisch Drücke
Und Die kreuzen Schnitt Bereich, Also Die Maße von Die Spritze.
Es gibt A viel von anders Eingänge
Und anders Quellen von Variabilität möglicherweise
Zu Das Plunder Bewegung.
ICH gesucht Zu Sei fähig Zu simulieren alle von diese.
Das gemeint Das ICH wusste Das Mein Daten Tisch Und JMP
Das ICH gesucht Zu simulieren hinein War gehen Zu Sei sehr groß.
Der Erste ändern Das ICH War fähig Zu machen, Zu machen diese Simulationen
A viel mehr effizient War Genau genommen Nur Öffnung hoch Die historisch Daten
Das ICH War gehen Zu verwenden, Die Daten Tisch ICH War gehen Zu verwenden
als Sein unsichtbar.
Das gemacht Es Also JMP nicht haben Zu machen Die Tisch,
Das möglicherweise fest Tisch ICH War gehen Zu erstellen
Und War fähig Zu Wirklich reduzieren Verfahren Zeit
Und Auch verhindern springen aus stürzt ab bei mal,
es sagte, Die Erinnerung von Mein Laptop War übertroffen.
Einmal ICH geöffnet hoch Die historisch Daten als unsichtbar,
ICH Dann würde hinzufügen genug Reihen Zu Das Nur leer Reihen Zu erhalten Mich Zu 10 Million,
Weil offensichtlich Mein historisch Daten war nicht Das groß.
Aber ICH gesucht Zu machen Sicher Das Die Daten Tisch hatte 10 Million Reihen,
Also Dann ICH könnte gehen voraus Und simulieren 10 Million Iterationen.
Speziell, Was ICH tat für Die nicht parametrisch Aspekt
von Die Daten War ICH fit Die Daten In Die Verteilung Plattform In JMP,
Und Dann ICH War fähig Zu Nur sehr leicht verwenden Die fit glatt Kurve Funktion
Zu speichern Simulationen aus Das nichtparametrisch Daten
Zu 10 Million Iterationen.
Super einfach Und einfach Weg Zu fit im Wesentlichen Kernel Dichte Funktion
simuliert Werte.
Der andere zwei Dinge Das Wirklich verbessert Mein Simulation
War, als ICH erwähnt, Dort War A viel von anders Berechnungen
Das ICH War tun innerhalb A Daten Tisch Und anders Szenarien über 20 anders,
für Beispiel, Kolben Tiefe Ziele Wir gesucht Zu sehen bei.
Als Teil von Mein JSL Skript, ICH gesucht Zu Sei Schleife über anders Szenarien.
Aber Wenn ICH War Nur gehen Zu erstellen A Spalte Das Dann verwiesen vorherige Säulen
In A Schleife, Das könnte Ursache Referenz Probleme
für jede Wiederholung von Die Schleife, Weil ICH würde Ende hoch mit im Wesentlichen
alle von Die neu Säulen haben Die Dasselbe Formel
Weil Sie würden alle Nur Ende hoch Referenzierung was auch immer Die zuletzt
Wiederholung von Die Schleife War.
Zu verhindern Das, Wenn ICH gesucht Zu verwenden A Formel
für Die Spalte, ICH würde Dann brauchen Zu löschen Die Formel.
Wieder, sehr ineffizient.
Eins sehr einfach Und einfach Weg Das ICH könnte erhalten um Das
War stattdessen von sparen A Formel für A neu Spalte,
Nur verwenden Satz jede Wert.
Das bedeutet Das JMP nicht brauchen Zu speichern Die Formel bei alle.
Es eliminiert Das Ausgabe mit Die Schleife Referenz
Und Dann Auch, wieder, reduziert Verfahren Zeit.
Der Finale Verbesserung Das ICH gemacht War von Wirklich Arbeiten mit Mein Kunde
In Das Fall, Und Wirklich herausfinden aus Was genau Sie erforderlich,
ICH War fähig Zu rationalisieren Dinge A viel.
Weil anfänglich, ICH War Nur geben ihnen Die Küche Waschbecken.
Geben ihnen Verteilungen Und Histogramme von jeden einzel Parameter Und Ausgabe,
welche Sie Gedanke War interessant Aber War nicht Wirklich Wert Die Bemühung
Und Wert Die Verfahren Zeit.
Was Sie Wirklich Nur gesucht War Was Ist Die % Versagen Rate für diese zwei Ausgänge?
ICH War fähig Zu machen liefern Das A viel mehr effizient
von beseitigen Die brauchen von Öffnung hoch, sagen,
A Verteilung Plattform Und versuchen Zu fit 10 Million Reihen.
Stattdessen, ICH Nur gemacht Sicher Das beliebig Sterilität Verstoß,
ICH Nur erstellt A Spalte Wo Wenn A Sterilität Verstoß geschah,
Es War A eins, Wenn Es nicht, Es War A null.
Dann Es War sehr einfach Zu Nur Berechnung Die Spalte bedeuten Zu geben
Die Prozentsatz von Versagen für beliebig Szenario Und direkt Ausgabe Das Zu A Tagebuch.
Das Weg, Die Tagebuch Auch war nicht haben Zu Sei fest Weil Es War sparen
Also viel Information aus Die Daten Tisch Weil Es War Erstellen Grafiken aus Es.
Gesamt, anfänglich In Das Projekt,
ICH War fähig Zu liefern Es, Aber von verwenden Die Plattform Ausgänge,
sichtbar Tische, Und speichern Formeln, Es War nehmen bei am wenigsten drei Std.
Oft, ICH War vermieten Es laufen über Nacht,
Also ICH nicht wissen Die genau zeitliche Koordinierung, Aber bei am wenigsten drei Std.
Von Vereinfachen Die Ausgabe allein, Also gehen direkt Zu Die Tagebuch stattdessen
von sparen aus, sagen, Die Verteilung Plattform Und JMP,
ICH War fähig Zu erhalten Das runter Zu ein Stunde Und 49 Protokoll.
Dann Nur diese zwei einfach Änderungen
von Herstellung Sicher Das Die Daten Tisch War unsichtbar
Und sparen Werte stattdessen von sparen, Die Formel bekommen Mich runter
Zu 52 Protokoll trotz Die Volumen von Berechnungen
Das war Sein erforderlich Zu Sei gemacht.
Gesamt, Es dürfen Sei sehr einfach
Und einfach Zu simulieren nichtparametrisch Daten innerhalb JMP
verwenden diese Daten Tische Und verwenden Die fit, glatt Kurve Funktion.
Dann Auch, Wenn Du Sind simulieren Wirklich groß Daten spielt in JMP,
Wenn Du Sind Vereinfachen Die Ausgabe, Wenn du bist Herstellung Sicher
Das JMP ist nicht Rendern Dinge Es nicht brauchen Zu oder Berechnen
Und sparen Dinge Es nicht brauchen Zu, Es dürfen Genau genommen Sei sehr effizient
In Erstellen Die Simulationen Und geben Du Die Ausgänge.
In Das besondere Fall, verwenden diese Techniken,
ICH War fähig Zu reduzieren Mein Simulation Zeit über A dreifach.
Das ist alle ICH haben. Danke für Hören.
