実用化に向けた同等性の確立（2019-US-30MP-278）レベル: 中級
ジェームズ・ウィズノウスキー、Adsurgo 主席コンサルタント
アンドリュー・カール、シニアコンサルタント、Adsurgo
標準的な仮説検定は、標準または母集団間の差異を証明するために設定されます。多くのアプリケーションでの目標は、実際には実質的な差異がないことを統計的な信頼性をもって実証することです。一般的な例としては、モデルとシミュレーション結果と実際のイベントとのパフォーマンス、ジェネリック医薬品とブランド医薬品の安全性と有効性、異なる治療法間の材料工学特性、および JMP コミュニティが日々直面する他の多くの問題などがあります。いくつかのプラットフォームには、2 つの片側検定 (TOST) を使用する非常に適切な名前のオプションである同等性の検定がありますが、実際には、類似性を適切に特徴付けるには、多くの場合、同等以上の平均が必要です。導入として、平均、分散、分布の同等性を確立するのに役立つ JMP の機能を紹介します。講演の焦点は、モデル間の同等性、つまり出力応答がほぼ等しいだけでなく、プロセスを特徴付けるパラメーターの一貫性にも及びます。 Hotelling の T2 検定統計量を使用して、JMP の回帰モデルのカスタム推定を拡張し、Functional Data Explorer を使用して複雑な曲線を分解する方法を示し、比較のために標準的な同等性法を実装します。
