바이오의약품에 적용되는 부트스트래핑 기술을 사용하여 설계된 실험을 위한 모델 검증 전략(US 2018 218)수준: 중급
Chris Gotwalt, SAS 통계 연구 및 개발 부문 JMP 이사
필립 램지(Philip Ramsey), 뉴햄프셔 대학교 수석 강사; North Haven Group 소유주
통계 모델링에는 설명과 예측이라는 두 가지 목표가 있습니다. 설명 모델은 종종 예측이 좋지 않습니다(Shmueli, 2010). 설계 실험(DOE)의 분석은 종종 설명적이지만 실험 목표는 예측입니다. DOE는 미래 성능을 예측하는 제품 및 프로세스 개발을 위한 모범 사례입니다. 예측 모델링을 위해서는 데이터를 훈련 세트와 검증 세트로 분할해야 하며 여기서 검증 세트는 예측 모델을 평가하는 데 사용됩니다. 대부분의 DOE는 예측 성능을 직접 평가할 수 없도록 검증 세트를 구성하기에는 관측치가 충분하지 않습니다. 우리는 원본 데이터를 사용하여 해당 데이터의 복사본 두 개(하나는 훈련 세트, 다른 하나는 검증 세트)를 생성하는 "균형 자동 검증" 기술을 시연합니다. 세트는 행 가중치가 다릅니다. 가중치는 Dirichlet 분산 및 "균형"입니다. 훈련 데이터에 더 많은 기여를 하는 관측치는 검증 세트에 덜 기여합니다(그 반대도 마찬가지). 이 접근 방식에서는 데이터를 복사하고 가중치에 대한 수식 열만 생성하면 됩니다. 이 기술은 일반적이므로 실험실 및 제조 연구에 일반적으로 사용되는 더 작은 데이터 세트에 예측 모델링 기술을 적용할 수 있습니다. 두 가지 바이오제약 공정 개발 사례 연구가 시연에 사용되었습니다. 두 경우 모두 최종 선별 설계와 결합된 대규모 검증 세트를 가지고 있습니다. JMP는 분석을 시연하는 데 사용됩니다.
동영상예측 모델링브레이크아웃Re: 바이오의약품에 적용되는 부트스트래핑 기술을 사용하여 설계된 실험에 대한 모델 검증 전략Chris에게 감사드립니다 – 효과가 있었습니다!
패티
Re: 바이오의약품에 적용되는 부트스트래핑 기술을 사용하여 설계된 실험에 대한 모델 검증 전략PowerPoint를 추가한 다음 방법을 직접 적용하는 데 사용할 수 있는 PowerPoint와 termplat이 모두 포함된 .zip 파일도 추가했습니다.파일을 얻는 데 문제가 있는 경우 알려주시면 해결하도록 노력하겠습니다.
Re: 바이오의약품에 적용되는 부트스트래핑 기술을 사용하여 설계된 실험에 대한 모델 검증 전략Chris와 Phil님, 안녕하세요. 좋은 강연입니다. 프레젠테이션에 표시된 스크립트 사본을 어디서 구할 수 있나요? 감사합니다 패티
