Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen auf Biopharmazeutika (EU2018 201)Niveau: Mittelstufe
Philip Ramsey, Hauptdozent, University of New Hampshire; und Eigentümer, North Haven Group
Chris Gotwalt, JMP-Direktor für statistische Forschung und Entwicklung, SAS
Die statistische Modellierung verfolgt zwei unterschiedliche Ziele: Erklärung und Vorhersage. Erklärungsmodelle liefern oft schlechte Vorhersagen (Shmueli, 2010). Analysen geplanter Experimente (DOE) haben oft erklärenden Charakter, die experimentellen Ziele sind jedoch Vorhersagen. DOE ist eine Best Practice für die Produkt- und Prozessentwicklung, bei der die zukünftige Leistung vorhergesagt wird. Die Vorhersagemodellierung erfordert die Aufteilung der Daten in Trainings- und Validierungssätze, wobei der Validierungssatz zur Bewertung von Vorhersagemodellen verwendet wird. Die meisten DOEs verfügen nicht über ausreichende Beobachtungen, um einen Validierungssatz zu bilden, der eine direkte Bewertung der Vorhersageleistung ausschließt. Wir demonstrieren eine Technik der „ausgewogenen automatischen Validierung“, bei der die Originaldaten verwendet werden, um zwei Kopien dieser Daten zu erstellen, eine als Trainingssatz und die andere als Validierungssatz. Die Sets unterscheiden sich in der Zeilengewichtung. Die Gewichte sind Dirichlet-verteilt und „ausgeglichen“; Beobachtungen, die mehr zu den Trainingsdaten beitragen, tragen weniger zum Validierungssatz bei (und umgekehrt). Der Ansatz erfordert lediglich das Kopieren der Daten und das Erstellen einer Formelspalte für Gewichtungen. Die Technik ist allgemein gehalten und ermöglicht die Anwendung prädiktiver Modellierungstechniken auf kleinere Datensätze, die in Labor- und Fertigungsstudien üblich sind. Zur Demonstration werden zwei Fallstudien zur biopharmazeutischen Prozessentwicklung herangezogen. In beiden Fällen gibt es umfangreiche Validierungssätze in Kombination mit eindeutigen Screening-Designs. JMP wird zur Demonstration von Analysen verwendet.
Prädiktive ModellierungBetreff: Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen in der BiopharmazeutikDiese Technik scheint für medizinische Forscher, die mit kleinen Probenproblemen zu kämpfen haben, eine entscheidende Veränderung zu sein. Gibt es Zitate von Artikeln, die in Fachzeitschriften veröffentlicht wurden und auf die ich verweisen kann? vielen Dank für dieses Geschenk.
Betreff: Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen in der BiopharmazeutikJa, vernachlässigen Sie nicht den Functional Data Explorer. Tatsächlich könnten in 14.2 die FDA (jedes Wortspiel beabsichtigt) und die Autovalidierung gut zusammenarbeiten, vorausgesetzt, man kann die funktionalen PCs und die experimentellen Faktoren direkt verbinden.
Ich freue mich wirklich, dass Sie die automatische Validierung nützlich und unterhaltsam finden.
Phil
Betreff: Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen in der BiopharmazeutikDanke Phil,
Es macht mir so viel Spaß – es lenkt mich davon ab, den Functional Data Explorer auszuprobieren – den ich als nächstes ausprobieren möchte. Es nimmt viel Zeit in Anspruch, die Modellsimulationen durchzuführen – aber ich denke, es lohnt sich für das, was ich tue und uns dabei helfe, wichtige Faktoren für weitere Experimente zu identifizieren!
Danke schön!
Patti
Betreff: Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen in der BiopharmazeutikHallo Patti,
Es ist wirklich schön zu hören, dass Ihnen die Autovalidierungsmethode Spaß macht. Die Methode ist sehr allgemein gehalten und kann problemlos auf Beobachtungs- oder DOE-Daten angewendet werden. Ich empfehle Ihnen, es auszuprobieren. Die Methode wird auf die gleiche Weise durchgeführt, unabhängig davon, ob es sich um eine Beobachtungs- oder eine DOE-Methode handelt. Ich habe es auch auf kleine Beobachtungsdatensätze angewendet und sehr nützliche Ergebnisse erhalten, um herauszufinden, welche Effekte am wichtigsten erscheinen.
Phil Ramsey
Betreff: Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen in der BiopharmazeutikDanke Phil und Chris – es hat Spaß gemacht, damit für meine DOE-Daten zu experimentieren. Gibt es einen Grund, dies nicht mit DOE-Daten und historischen Daten zu tun? Die Stichprobensätze sind immer noch klein und würden bei einer Analyse auf der DOE-Plattform keine guten Designs ergeben. Könnte ich einfach doppelte Sätze der Daten erstellen, die ich habe, und alle Schritte befolgen? Oder gibt es einen Grund, das nicht zu tun? Danke, Patti
Betreff: Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen in der BiopharmazeutikDanke Phil. Ich habe jetzt JMP14 heruntergeladen und die Option für Proportion auf Null ist jetzt enthalten 
Betreff: Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen in der BiopharmazeutikHallo,
Ja, die einfache Lösung besteht darin, die NZero-Funktion zu verwenden (Anzahl der Male 0).
und dann können Sie den Anteil null oder ungleich Null berechnen.Wenn du schaust
Wenn Sie sich die Fallstudien ansehen, werden Sie sehen, dass ich dazu die NZero-Funktion verwendet habe
Erstellen Sie verschiedene Gewichtungsschemata.
Phil Ramsey
Betreff: Modellvalidierungsstrategien für geplante Experimente unter Verwendung von Bootstrapping-Techniken mit Anwendungen in der BiopharmazeutikDas war eine wirklich interessante Präsentation. Vielen Dank für das Teilen der Dateien. Ich versuche, dies auf einem meiner DOEs zu reproduzieren.
Allerdings blieb ich bei Schritt 10 der Folien hängen: Berechnen Sie den Anteil ungleich Null. Diese Option steht mir nicht zur Verfügung (siehe Bild unten)?? Weiß jemand, warum das so sein könnte? Ich verwende JMP Pro 14EA.
Ich habe dies umgangen, indem ich stattdessen N Null verwendet und eine zusätzliche Berechnung durchgeführt habe, um den Anteil ungleich Null zu erhalten. Funktioniert gut, danke!!
