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 (US 2018 218)レベル: 中級
Chris Gotwalt 氏、SAS 統計研究開発担当 JMP ディレクター
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
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。
ビデオ予測モデリング起こる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、クリス – それはうまくいきました!
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PowerPoint を追加し、さらに、このメソッドを自分で適用するために使用できる PowerPoint と用語プラットフォームの両方を含む .zip ファイルも追加しました。ファイルの取得に問題がある場合はお知らせください。解決するよう努めます。
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、クリスとフィル - 素晴らしい話です - プレゼンテーションに示されているスクリプトのコピーはどこに行けば入手できますか? ありがとうパティ
