時系列データの価値の最大化：JMPを使用した反復測定分析<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />時系列データの価値の最大化：JMPを使用した反復測定分析
Daniel Tray（API Chemistry）およびSimon Bate（Statistical Sciences）、GlaxoSmithKline、Stevenage、イギリス
このポスターでは、JMPを使用して、医薬品製造プロセスの最適化から取得した経時的データに基づいて、混合モデルの反復測定ベースの分析を実行することの利点を評価します。これらは、複数の反復サンプルをとるときに生成されるデータの特徴である固有の相関構造を考慮に入れながら、経時的に反応プロファイルをモデル化することができることを含む。また、モデルの信頼性と正確性の観点から、この方法論が代替の分析方法よりも優れている点についても説明します。
実験計画予測モデリング
