Livello: Intermedio
James Wisnowski, consulente principale, Adsurgo
Andrew Karl, Consulente Senior, Adsurgo
I test di ipotesi standard sono impostati per dimostrare differenze da uno standard o tra popolazioni. L'obiettivo in molte applicazioni è dimostrare con sicurezza statistica che, in effetti, non c'è alcuna differenza pratica. Esempi comuni includono le prestazioni tra i risultati del modello e della simulazione rispetto agli eventi dal vivo, la sicurezza e l'efficacia dei farmaci generici rispetto a quelli di marca, le proprietà ingegneristiche dei materiali tra diversi trattamenti e molti altri problemi che la comunità JMP affronta quotidianamente. Mentre diverse piattaforme hanno l'opzione molto ben denominata Equivalenza del test che utilizza i Two One-Sided Tests (TOST), in pratica spesso richiediamo più di medie uguali per caratterizzare correttamente la somiglianza. Dimostreremo le capacità di JMP per aiutare a stabilire l'equivalenza in medie, varianze e distribuzioni come introduzione. Il focus della presentazione sarà sull'uguaglianza tra modelli, ovvero non solo le risposte di output sono approssimativamente uguali, ma anche la coerenza nei parametri che caratterizzano il processo. Estenderemo la stima personalizzata in JMP per i modelli di regressione con la statistica del test T2 di Hotelling e mostreremo come Functional Data Explorer può essere utilizzato per scomporre curve complesse, seguito dall'implementazione di metodi di equivalenza standard per il confronto.
