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在 JMP 中计算统计公差区间

在 JMP 中计算统计公差区间

让-弗朗索瓦·米歇尔¹ 、莎拉·詹森² 、皮埃尔·勒布伦³ 。

¹ 通讯作者， jean-francois.michiels@arlenda.com，荷兰 SA，列日，比利时（http://www.arlenda.com )

²杨森生物制剂公司，莱顿，荷兰

³ Holland SA，列日，比利时

统计公差区间有两种。第一种是 beta 期望公差区间，即预期指定比例 (beta) 的总体会落在该区间内的统计区间。第二种是 beta 内容 gamma 置信公差区间，即预期 beta 比例的总体会落在该区间内，置信水平为 gamma。这些区间在制药行业中应用广泛。例如，在桥接研究中，beta 内容 gamma 置信公差区间是根据使用参考过程获得的数据计算的，而 beta 期望公差区间是根据使用修改过程获得的数据计算的。如果最新的公差区间包​​含在第一个公差区间内，则修改不会影响过程。根据统计模型，可以使用精确公式、渐近近似或使用模拟来计算公差区间。对于线性固定效应模型（例如固定方差分析 1、线性回归），可以使用分布平台或拟合模型平台在 JMP 中轻松计算公差区间。已经开发并发布了具有一个随机因素的模型的公式。然而，科学家仍然需要统计学家的帮助来计算它们，因为这些公式没有在 JMP 等用户友好的软件中实现。在 Janssen 的帮助下，Arlenda 开发并验证了一个 JMP 插件，旨在计算具有一个随机因素的模型（例如单向随机方差分析模型）的公差区间。这个插件将帮助科学家自己计算这些公差区间，而统计学家可以专注于其他复杂的分析。