建立實際應用的等效性 (2019-US-30MP-278)等級：中級
Adsurgo 首席顧問 James Wisnowski
Adsurgo 資深顧問 Andrew Karl
標準假設檢定是為了證明與標準或群體之間的差異而設立的。許多應用的目標是透過統計信心證明事實上不存在實際差異。常見的例子包括模型和模擬結果與現場事件之間的表現、仿製藥與品牌藥的安全性和有效性、不同治療方法之間的材料工程特性，以及 JMP 社區每天面臨的許多其他問題。雖然多個平台都有使用雙向單側檢定（TOST）的非常著名的測試等價性選項，但在實踐中，我們通常需要多個相等的方法來正確表徵相似性。我們將示範 JMP 中的功能，以幫助建立平均值、變異數和分佈的等價性。演講的重點將放在模型之間的平等；也就是說，不僅輸出響應大致相等，表徵過程的參數也保持一致。我們將使用 Hotelling 的 T2 檢定統計量來擴展 JMP 中迴歸模型的自訂估計，並展示如何使用函數資料資源管理器分解複雜曲線，然後實施標準等效方法進行比較。
