Niveau : Débutant
【Présentateur】
Laura Higgins, ingénieure d'activation technique mondiale JMP, JMP, SAS Institute Inc.
[Résumé de la présentation]
La plateforme de plans d'expériences de JMP 16 dispose d'une nouvelle fonctionnalité qui intègre les limites de détection dans les propriétés des colonnes et est automatiquement appliquée lors de la modélisation avec la régression généralisée dans JMP Pro. Nous démontrerons ces nouvelles fonctionnalités et discuterons de la manière dont les limites de détection affectent l’analyse des données.
Lorsque l’on recherche de très petites quantités d’une substance, il existe des limites selon la technologie utilisée. La limite de détection est le niveau auquel une substance n'est pas détectée même si elle est présente, mais elle est utilisée pour détecter de petites quantités de substances dans des situations importantes telles que l'identification du début d'une maladie infectieuse ou l'identification correcte de petites quantités d'impuretés. a une signification très importante.
Ignorer les limites de détection dans l'analyse des données a de graves conséquences, telles que des statistiques de base biaisées et trompeuses telles que les moyennes et les intervalles de confiance. De plus, une modélisation des données basée sur des hypothèses incorrectes concernant les limites de détection peut conduire à des modèles incorrects. Cette limite de détection a à son tour des implications pour les applications industrielles telles que la fabrication pharmaceutique et chimique, la chimie analytique et la conception de tests de diagnostic.
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