実用化のための同等性の確立（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における目標は、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、モデルおよび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その他多くの問題が挙げられます。多くのプラットフォームには、2 つの片側検定 (TOST) を使用する「同等性の検定」という非常に適切な名前のオプションがありますが、実際には、類似性を適切に特徴付けるには、同等以上の平均が必要になることがよくあります。導入として、平均、分散、および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が一貫していることです。 Hotelling の T2 テスト統計を使用して、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。
