Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni ai prodotti biofarmaceutici (EU2018 201)Livello: Intermedio
Philip Ramsey, docente principale, Università del New Hampshire; e proprietario, North Haven Group
Chris Gotwalt, direttore della ricerca e sviluppo statistici di JMP, SAS
Ci sono due diversi obiettivi nella modellazione statistica: spiegazione e previsione. I modelli esplicativi spesso predicono male (Shmueli, 2010). Spesso le analisi degli esperimenti progettati (DOE) sono esplicative, ma gli obiettivi sperimentali sono la previsione. DOE è una best practice per lo sviluppo di prodotti e processi in cui si prevedono le prestazioni future. La modellazione predittiva richiede il partizionamento dei dati in set di addestramento e convalida in cui il set di convalida viene utilizzato per valutare i modelli predittivi. La maggior parte dei DOE ha osservazioni insufficienti per formare un set di convalida che preclude la valutazione diretta delle prestazioni di previsione. Dimostriamo una tecnica di "auto-convalida bilanciata" utilizzando i dati originali per creare due copie di tali dati, una un set di addestramento e l'altra un set di convalida. I set differiscono per la ponderazione delle righe. I pesi sono distribuiti Dirichlet e "equilibrati"; le osservazioni che contribuiscono maggiormente ai dati di addestramento contribuiscono meno al set di validazione (e viceversa). L'approccio richiede solo la copia dei dati e la creazione di una colonna formula per i pesi. La tecnica è generale e consente di applicare tecniche di modellazione predittiva a set di dati più piccoli comuni a studi di laboratorio e di produzione. Per la dimostrazione vengono utilizzati due studi di casi di sviluppo di processi biofarmaceutici. Entrambi i casi hanno grandi set di validazione combinati con disegni di screening definitivi. JMP viene utilizzato per dimostrare le analisi.
Modellazione predittivaRe: Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni alla biofarmaceuticaquesta tecnica sembra essere un punto di svolta per i ricercatori medici che lottano con piccoli problemi di campionamento. ci sono citazioni di articoli pubblicati su riviste peer-reviewed a cui posso fare riferimento? molte grazie per questo regalo.
Re: Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni alla biofarmaceuticaSì, non trascurare il Functional Data Explorer. In realtà in 14.2 la FDA (ogni gioco di parole previsto) e l'autovalidazione potrebbero funzionare bene insieme dato che si possono collegare direttamente i PC funzionali e i fattori sperimentali.
Mi fa davvero piacere che tu stia trovando l'autovalidazione utile e divertente.
Fil
Re: Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni alla biofarmaceuticaGrazie Phil,
Mi sto divertendo così tanto - mi sta distraendo dal provare Functional Data Explorer - che voglio provare dopo. Ci vuole molto tempo per eseguire le simulazioni del modello, ma penso che ne valga la pena per quello che sto facendo e per aiutarci a identificare fattori importanti per ulteriori sperimentazioni!
Grazie!
Patti
Re: Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni alla biofarmaceuticaCiao Patty,
Davvero bello sapere che ti stai divertendo con il metodo di autovalidazione. Il metodo è molto generale e può essere facilmente applicato a dati osservativi o DOE e ti incoraggio a provare. Il metodo è fatto esattamente allo stesso modo se osservativo o DOE. L'ho anche applicato a piccoli set di dati osservativi e ho ottenuto risultati molto utili in termini di ricerca di quali effetti sembrano più importanti.
Phil Ramsey
Re: Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni alla biofarmaceuticaGrazie Phil e Chris - È stato divertente giocare con i miei dati DOE. C'è qualche motivo per non farlo con i dati DOE più i dati storici? I set di campioni sono ancora piccoli e non farebbero buoni progetti se analizzati nella piattaforma DOE: potrei semplicemente creare set duplicati dei dati che ho e seguire tutti i passaggi? o c'è un motivo per non farlo - Grazie Patti
Re: Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni alla biofarmaceuticaGrazie Fil. Ora ho scaricato JMP14 e ora è inclusa l'opzione per la proporzione su zero 
Re: Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni alla biofarmaceuticaCiao,
Sì, la soluzione semplice è utilizzare la funzione NZero (numero di volte 0)
e quindi puoi calcolare la proporzione zero o diversa da zero.Se guardi
nei casi di studio, vedrai che ho usato la funzione NZero per
creare vari schemi di ponderazione.
Phil Ramsey
Re: Strategie di convalida del modello per esperimenti progettati utilizzando tecniche di bootstrap con applicazioni alla biofarmaceuticaQuesta è stata una presentazione davvero interessante. Grazie per aver condiviso i file. Sto cercando di riprodurlo su uno dei miei DOE.
Tuttavia sono rimasto bloccato al passaggio 10 delle diapositive: Calcola la proporzione diversa da zero. Quell'opzione non è disponibile per me (vedi foto sotto)?? Qualcuno sa perché potrebbe essere così? Sto usando JMP Pro 14EA.
Ho risolto questo problema usando invece N Zero e facendo un calcolo extra per ottenere la proporzione diversa da zero. Funziona bene grazie!!
