バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略 (EU2018 201)レベル: 中級
フィリップ・ラムジー、ニューハンプシャー大学主任講師。ノースヘブングループのオーナー
Chris Gotwalt 氏、SAS 統計研究開発担当 JMP ディレクター
統計モデリングには、説明と予測という 2 つの異なる目標があります。 説明モデルでは、予測が不十分になることがよくあります (Shmueli、2010)。 多くの場合、計画実験 (DOE) の分析は説明的なものですが、実験の目標は予測です。 DOE は、将来のパフォーマンスを予測する製品およびプロセス開発のベスト プラクティスです。 予測モデリングでは、データをトレーニング セットと検証セットに分割する必要があり、検証セットは予測モデルの評価に使用されます。 ほとんどの DOE は、検証セットを形成するには観察が不十分であり、予測性能の直接評価を妨げています。 元のデータを使用して、そのデータの 2 つのコピー (1 つはトレーニング セット、もう 1 つは検証セット) を作成する「バランスの取れた自動検証」手法を実証します。 セットは行の重み付けが異なります。 重みはディリクレに分散され、「バランスが取れています」。トレーニング データへの寄与が大きい観測値は、検証セットへの寄与が少なくなります (逆も同様)。 この方法では、データをコピーし、重みの数式列を作成するだけで済みます。 この手法は汎用的であり、研究室や製造研究に共通する小規模なデータセットに予測モデリング手法を適用できます。 実証には 2 つのバイオ医薬品プロセス開発のケーススタディが使用されます。 どちらの場合も、最終的なスクリーニング設計と組み合わせた大規模な検証セットが含まれています。 JMP は分析をデモンストレーションするために使用されます。
予測モデリングRe: バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略この技術は、サンプル数が少ないという問題に苦労している医学研究者にとって状況を一変させるものと思われます。査読付きジャーナルに掲載された論文の引用文献はありますか?この贈り物に感謝します。
Re: バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略はい、Functional Data Explorer を無視しないでください。 実際、14.2 では、機能する PC と実験要素を直接接続できるため、FDA (すべての語呂合わせが意図されています) と自動検証がうまく連携する可能性があります。
自動検証が便利で楽しいと感じていただいて、本当にうれしく思います。
フィル
Re: バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略ありがとう、フィル、
とても楽しいので、Functional Data Explorer を試してみるのが気が散ってしまいましたが、次にこれを試してみたいと思います。 モデルのシミュレーションを実行するには多くの時間がかかりますが、私が行っていることと、さらなる実験のための重要な要素を特定するのに役立つことを考えると、それだけの価値は十分にあると思います。
ありがとう！
パティ
Re: バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略こんにちは、パティさん
自動検証メソッドを楽しんでいただいていると聞いて、本当にうれしいです。 この方法は非常に一般的で、観測データや実験データに簡単に適用できるので、ぜひ試してみてください。 この方法は、観測であっても DOE であってもまったく同じ方法で実行されます。 また、これを小規模な観察データセットに適用したところ、どの効果が最も重要であるかを見つけるという点で非常に有用な結果が得られました。
フィル・ラムジー
Re: バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略Phil と Chris に感謝します。DOE データを扱うのはとても楽しかったです。 DOE データと過去のデータを組み合わせてこれを行わない理由はありますか? サンプル セットはまだ小さいため、DOE プラットフォームで分析しても良い設計はできません。手持ちのデータのセットを複製して、すべての手順を実行するだけでよいでしょうか?それともそうしない理由があるのでしょうか - パティに感謝します
Re: バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略ありがとうフィル。 JMP14 をダウンロードしました。ゼロに対する比率のオプションが含まれています 
Re: バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略こんにちは、
はい、簡単な解決策は、NZero 関数 (回数 0) を使用することです。
そして、比率がゼロか非ゼロかを計算できます。見てみたら
ケーススタディでは、NZero 関数を使用して次のことを行ったことがわかります。
さまざまな重み付けスキームを作成します。
フィル・ラムジー
Re: バイオ医薬品への応用によるブートストラッピング技術を使用した計画実験のモデル検証戦略これは本当に興味深いプレゼンテーションでした。 ファイルを共有していただきありがとうございます。 これを DOE の 1 つで再現しようとしています。
しかし、スライドのステップ 10「ゼロ以外の割合を計算する」で行き詰まってしまいました。 そのオプションは私には利用できません (下の図を参照)?? なぜそうなるのか知っている人はいますか? JMP Pro 14EAを使用しています。
代わりに N Zero を使用し、ゼロ以外の比率を取得するために追加の計算を行うことで、この問題を回避しました。 うまくいきました、ありがとう!!
