Mio
nome
È
Briana
Russo,
E
Io sono
a
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.
A gruppo A Merck Quello specializzato
In Quello venni A Me chiedendo Me A Vedere Se I Potevo simulare
Se Là È Qualunque rischio A sterilità violazioni In loro, a seconda SU storico dati
E Alcuni diverso scenari Essi ricercato A Aspetto A.
Là era due interessante parti Di Questo
Quello I ricercato A andare Sopra Oggi In Mio montagne russe E discutere a 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 elaborazione A a bersaglio.
Suo capace A mossa entro a allineare
E Anche deriva al di fuori Di Quello allineare per a morso Prima essendo corretto.
Quello Spesso risultati In Alcuni pesante pedinamento Di IL dati,
Quale Voi Potere Vedere In IL metter il fondo a Sinistra Qui.
Questo è UN esempio Di Quello.
Noi ricercato A Fare Sicuro Quello Noi erano cattura Quello pesante pedinamento,
Perché ovviamente questo è Dove IL più alto rischio È andando A Essere.
IL altro interessante parte Quello va in particolare, in Alcuni JSL sceneggiatura
È Quello I era condotta con a grande numero Di iterazioni chiesto per di IL cliente
Perché Essi erano guardare per 10 milioni per scenario Perché questo è IL ordine
Di grandezza, Essi erano aspettandosi A creare IL siringhe.
I era capace A, durante IL progetto, scoprire Alcuni tecniche
A ridurre IL elaborazione carico SU JMP
Quello era capace A significativamente ridurre IL processo tempo per Quando I era corsa
IL simulazioni E impedire Qualunque schiantarsi O nulla Piace Quello da memoria problemi.
Malato tocco SU Entrambi Di quelli cose.
Ma Primo, I ricercato A andare in a poco morso Di Di più sfondo
SU IL precompilato siringhe E Che cosa Noi erano guardare A.
COME I menzionato, Noi Avere IL riempire peso dati.
Questo è IL quantità Di liquido questo è riempito in IL siringa.
Quello Ancora, I ricercato A Aspetto A non parametricamente
usando a densità funzione.
I era capace A Trovare Quello Quello era molto facile A Fare In JSL.
Malato spettacolo Come I 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,
I ricercato A Fare Sicuro Quello era essendo catturato.
Là erano due chiave uscite, E Essi erano a SÌ O NO produzione per ogni.
IL Primo era, Noi Volere A Fare Sicuro Quello Noi erano mantenimento a 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 a 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 a 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 a quantità Quello va in IL stantuffo movimento,
non soltanto IL aria spacco, Quale È a 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 zona, COSÌ IL dimensioni Di IL siringa.
C'è a quantità Di diverso input
E diverso fonti Di variabilità potenzialmente
A Quello saccheggiare movimento.
I ricercato A Essere capace A simulare Tutto Di quelli.
Quello significava Quello I sapevo Quello Mio dati tavolo E JMP
Quello I ricercato A simulare in era andando A Essere molto grande.
IL Primo modifica Quello I era capace A Fare, A Fare questi simulazioni
a quantità Di più efficiente era In realtà Appena apertura su IL storico dati
Quello I era andando A utilizzo, IL dati tavolo I era andando A utilizzo
COME essendo invisibile.
Questo fatto Esso COSÌ JMP non l'ha fatto Avere A rendere IL tavolo,
Questo potenzialmente massiccio tavolo I era andando A creare
E era capace A Veramente ridurre processo tempo
E Anche impedire salto da schiantarsi A volte,
diceva, IL memoria Di Mio computer portatile era superato.
Una volta I aperto su IL storico dati COME invisibile,
I Poi volevo aggiungere Abbastanza righe A Quello Appena vuoto righe A Ottenere Me A 10 milioni,
Perché ovviamente Mio storico dati non era Quello grande.
Ma I ricercato A Fare Sicuro Quello IL dati tavolo avevo 10 milioni righe,
COSÌ Poi I Potevo andare avanti E simulare 10 milioni iterazioni.
Nello specifico, Che cosa I fatto per IL non parametrico aspetto
Di IL dati era I adatto IL dati In IL distribuzione piattaforma In JMP,
E Poi I 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 I menzionato, Là era a quantità Di diverso calcoli
Quello I era facendo entro a dati tavolo E diverso scenari Sopra 20 diverso,
per esempio, stantuffo profondità obiettivi Noi ricercato A Aspetto A.
COME parte Di Mio JSL sceneggiatura, I ricercato A Essere looping Sopra diverso scenari.
Ma Se I era Appena andando A creare a colonna Quello Poi referenziato precedente colonne
In a ciclo continuo, Quello Potevo causa riferimento problemi
per ogni iterazione Di IL ciclo continuo, Perché I volevo FINE su con essenzialmente
Tutto Di IL nuovo colonne avendo IL Stesso formula
Perché loro avrebbero Tutto Appena FINE su riferimento Qualunque cosa IL scorso
iterazione Di IL ciclo continuo era.
A impedire Quello, Se I ricercato A utilizzo a formula
per IL colonna, I volevo Poi Bisogno A eliminare IL formula.
Ancora, molto inefficiente.
Uno molto semplice E facile modo Quello I Potevo Ottenere in giro Questo
era Invece Di risparmio a formula per a nuovo colonna,
Appena utilizzo impostato ogni valore.
Questo significa Quello JMP non l'ha fatto Bisogno A salva IL formula A Tutto.
Esso eliminato Quello problema con IL looping riferimento
E Poi Anche, Ancora, ridotto processo tempo.
IL finale miglioramento Quello I fatto era di Veramente lavorando con Mio cliente
In Questo caso, E Veramente capire fuori Che cosa esattamente Essi necessario,
I era capace A semplificare cose a quantità.
Perché inizialmente, I era Appena dare loro IL cucina lavello.
Dare 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 processo tempo.
Che cosa Essi Veramente Appena ricercato era Che cosa È IL % fallimento valutare per questi due uscite?
I era capace A Fare consegnare Quello a quantità Di più efficiente
di eliminando IL Bisogno Di apertura su, Dire,
a distribuzione piattaforma E provando A adatto 10 milioni righe.
Invece, I Appena fatto Sicuro Quello Qualunque sterilità violazione,
I Appena creato a colonna Dove Se a sterilità violazione si è verificato,
Esso era a uno, Se Esso non l'ha fatto, Esso era a 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 a diario.
Quello modo, IL diario Anche non era avendo A Essere massiccio Perché Esso era risparmio
COSÌ tanto informazioni da IL dati tavolo Perché Esso era creazione grafici da Esso.
Complessivamente, inizialmente In Questo progetto,
I era capace A consegnare Esso, Ma di usando IL piattaforma uscite,
visibile tavoli, E salva formule, Esso era prendendo A meno tre ore.
Spesso, I era lasciando Esso correre durante la notte,
COSÌ I non Sapere IL esatto tempistica, Ma A meno tre ore.
Di semplificando IL produzione solo, COSÌ andando direttamente A IL diario Invece
Di risparmio da, Dire, IL distribuzione piattaforma E JMP,
I era capace A Ottenere Questo giù A UN ora E 49 minuti.
Poi Appena quelli due semplice cambiamenti
Di fabbricazione Sicuro Quello IL dati tavolo era invisibile
E risparmio valori Invece Di risparmio, 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
usando questi dati tavoli E usando IL adatto, liscio curva funzione.
Poi Anche, Se Voi Sono simulando Veramente grande dati si stabilisce JMP,
Se Voi Sono semplificando IL produzione, Se tu sei fabbricazione Sicuro
Quello JMP non è rendering cose Esso non lo fa Bisogno A O calcolo
E risparmio cose Esso non lo fa Bisogno A, Esso Potere In realtà Essere molto efficiente
In creazione IL simulazioni E dare Voi IL uscite.
In Questo particolare caso, usando quelli tecniche,
I era capace A ridurre Mio simulazione tempo Sopra a triplice.
Questo è Tutto I Avere. Grazie per ascolto.
