이 위시리스트 요청을 하게 된 계기는 무엇입니까?
Moderna에서 Minitab에서 수행되는 것과 유사한 JMP의 임의 배치 안정성 연구 지원을 요청했습니다( https://support.minitab.com/en-us/minitab/21/help-and-how-to/statistical-modeling/regression/how-to/stability-study/before-you-start/example-with-a-random-batch-factor/)
당신이 보고 싶은 새로운 기능, 개선된 기능 또는 솔루션을 설명해 주세요.
JMP에는 현재 Random Batch Stability 연구를 직접 지원하는 방법이 없습니다. Minitab은 현재 분위수 구성 요소를 설명하기 위한 오프셋이 있는 더 간단한 선형 혼합 모델 접근 방식을 사용하고 있습니다( https://support.minitab.com/en-us/minitab/21/help-and-how-to/statistical-modeling/regression/how-to/stability-study/methods-and-formulas/shelf-life-for-random-batches/ ). 더 광범위하게 적용할 수 있는 더 나은 답은 GenReg에서 분위수 혼합 모델 기능을 제공하는 것입니다.
이 새로운 기능이 제공되면 당신이나 다른 사용자에게 어떤 가치가 있을까요?
대형 제약 제조업체는 최근 몇 달 동안 이 기능에 대해 묻기 시작했습니다. 이는 우리가 저하에서 제공하는 더 간단한 단일 배치 구현보다 더 우수한 방법으로 여겨지는 것 같습니다.
외부 고객 요청입니까?
네, Moderna와 Takeda 모두 지난 6개월 동안 이 기능에 대해 문의했습니다.
우리가 알아야 할 이 기능이나 솔루션을 갖춘 경쟁 소프트웨어 패키지가 있나요?
네, Minitab은 LMM 기반 랜덤 배치 분석을 제공합니다. Quantile MM을 구현하는 것이 더 일반적인 솔루션이 될 것입니다.
이로 인해 고객의 갱신, 확장 또는 도입에 영향이 있을까요? 또한 이 문제를 해결하지 않으면 계정이 위험에 처하게 될까요?
작년에 접수된 수많은 요청을 보면, 이 문제를 적시에 해결하지 못하면 Minitab에 밀릴 것 같습니다.
Mike와 대화한 후 Minitab에서는 장점과 단점이 있는 공차 구간 접근법에 더 가깝습니다. 완전 혼합 모델 분위수 회귀가 아마도 가장 좋은 솔루션일 것입니다. v19에 포함되기를 바라며 이를 위해 Jira를 만들었습니다. https://jmpdiscovery.atlassian.net/browse/JMP-20028
업데이트: 무작위 배치 보관 수명 안정성 분석 추가 기능 - Moderna에 대한 솔루션이 긴급하게 필요하여 18.0 개발 기간을 놓쳤습니다(18.2에서 보고 싶습니다).
). 추가 기능은 고객의 우려(높은 우선순위)에 답하고 개발 시간에 제품에 포함할지 여부/방법을 결정할 수 있도록 임시 공백으로 개발되었습니다. 개발에 이러한 희망 사항이 포함된 경우 추가 기능을 가져와 수학을 다루는 블로그 기사를 편집할 수 있습니다. 중단 공백은 Moderna의 JMP Pro 다운그레이드와 Mintab의 전반적인 사업 손실을 방지하기 위한 것이었습니다.
@MikeD_Anderson에게 감사드립니다! 참조용으로 Jira에 추가 기능 링크를 추가했습니다.
