Calcul des intervalles de tolérance statistiques dans JMP
Jean-François Michiels 1 , Sarah Janssen 2 , Pierre Lebrun 3 .
1 Auteur correspondant, jean-francois.michiels@arlenda.com , Arlenda SA, Liège, Belgique ( http://www.arlenda.com )
2 Janssen Biologics, Leyde, Pays-Bas
3 Arlenda SA, Liège, Belgique
Il existe deux types d'intervalles de tolérance statistiques. Premièrement, l’intervalle de tolérance des attentes bêta est un intervalle statistique dans lequel une proportion spécifiée (bêta) de la population devrait se situer. Le deuxième type est l’intervalle de tolérance de confiance gamma de la teneur bêta, qui est un intervalle dans lequel se situe une proportion bêta de la population, avec le niveau de confiance gamma. Ces intervalles sont largement utilisés dans l'industrie pharmaceutique. Par exemple, dans des études de transition, un intervalle de tolérance de confiance gamma pour la teneur bêta est calculé sur des données obtenues avec un processus de référence et un intervalle de tolérance d'espérance bêta est calculé sur des données obtenues avec un processus modifié. Si le dernier est inclus dans le premier, alors la modification n’affecte pas le processus. Selon les modèles statistiques, les intervalles de tolérance peuvent être calculés avec des formules exactes, des approximations asymptotiques ou à l'aide de simulations. Pour les modèles linéaires à effets fixes (par exemple ANOVA 1 fixe, régression linéaire), les intervalles de tolérance peuvent déjà être facilement calculés dans JMP à l'aide de la plateforme de distribution ou de la plateforme de modèles d'ajustement. Des formules ont été développées et publiées pour des modèles à un facteur aléatoire. Cependant, les scientifiques ont toujours besoin de l'aide de statisticiens pour les calculer, car ces formules ne sont pas implémentées dans des logiciels conviviaux comme JMP. Avec l'aide de Janssen, un complément JMP visant à calculer des intervalles de tolérance pour un modèle avec un facteur aléatoire tel qu'un modèle ANOVA aléatoire à sens unique a été développé et validé par Arlenda. Ce complément aidera les scientifiques à calculer eux-mêmes ces intervalles de tolérance, tandis que les statisticiens pourront se concentrer sur d'autres analyses complexes.
Je me demande si je pourrais avoir le complément
Pensez également à consulter la tolérance des packages R et le livre de Krishnamoorthy et Mathew Statistical Tolerance Regions, Wiley, 2008.
si cela ne vous dérange pas, j'ai besoin de ce complément
