級別：高級
Sam Gardner，禮來動物保健公司首席研究科學家
在醫藥產品開發的許多情況下，最相關的數據是時間函數的值（曲線）。處理曲線的傳統方法通常忽略結果的完全時間依賴性，而只關注曲線的一個面向。這通常會導致資訊遺失。
將討論利用整條曲線的三種分析方法：1）當數據按時間對齊時，可以使用多元方法來表徵數據； 2）當數據可以用參數化模型描述時，將該模型擬合到每條曲線上會得到成為新數據的模型參數； 3) 當曲線中的數據與時間不對齊，或者太複雜而無法用一個新數據的模型參數； DOE 可以與這些方法結合，以了解曲線如何依賴 DOE 因素。本次演講將使用醫藥產品開發的真實案例，展示如何使用 JMP 應用這些方法中的每一種，並與 DOE 結合。
範例 2 的 JMP 公開報告連結： https://public.jmp.com/packages/Using-a-Parametric-Model-to-Reduce-a-Cur/js-p/f9wjDHcLJQ4C5kF3vsQSl
