CMC 和GMP 统计方法学与数据科学课程测试.docx
- 文档编号:25178521
- 上传时间:2023-06-05
- 格式:DOCX
- 页数:8
- 大小:641.53KB
CMC 和GMP 统计方法学与数据科学课程测试.docx
《CMC 和GMP 统计方法学与数据科学课程测试.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《CMC 和GMP 统计方法学与数据科学课程测试.docx(8页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
CMC和GMP统计方法学与数据科学课程测试
一、基本概念(75分)
1.假设小明投篮球每次投中的概率是p,小明共投n次,问投中的次数X是不是随机变量?
X应当服从何分布?
该分布可以记作?
该分布的形式由哪些参数共同决定?
2.如果某一批次产品的片重X服从正态分布,其分布的形式由哪些参数共同决定?
该分布可以记作?
在整批产品中大致有多大比例,片重在整批均值±1倍标准差范围内?
有多大比例落在±2倍标准差范围内?
有多大比例落在±3倍标准差范围内?
3.计数验收取样中,典型的取样方案为:
1批产品批量N,不合格率p(未知),随机取n个检验(不放回),检验结果只有合格/不合格两种。
放行或拒收的标准为:
取到不合格样品数d不超过c个则放行,否则拒收。
问:
(1)不合格品数d服从何分布?
(2)OC曲线的形状取决于哪些参数?
(3)OC曲线的横坐标是?
纵坐标是?
意义是?
4.取样方案应当平衡哪两类风险?
其中,可接受质量限(AQL)对应的哪类风险?
验收取样方案应当保证在产品不合格率在AQL处有何表现?
应拒收质量限(RQL)对应的哪类风险?
验收取样方案应当保证在产品不合格率在RQL处有何表现?
5.置信区间的用途是什么?
应当如何解释某次取样估计得到的总体均值的“95%置信区间”中的95%置信水平的含义?
是否意味着置信区间有95%的概率包含真值?
6.某批次放行前取20片分别检验API含量,得到20个含量值,得到均值49.1(mg),标准差9.74,计算总体均值的95%置信区间(44.6,53.7),90%(比例)/95%(置信水平)容忍区间(26.5,71.7)。
请分别解释两个区间估计的含义。
7.为何验收取样通常不能准确反映总体的质量状况?
8.假设检验中应当把希望证明的假设放在零假设还是备择假设?
若有零假设H0,如果某次试验未能拒绝该假设,是否意味着可以接受该假设为真?
9.假设检验的逻辑天然存在哪两类统计学错误?
如何同时减小两类错误发生的概率?
10.统计工艺控制的目标可以总结为哪两方面?
分别对应哪些统计学工具?
11.控制图的使用可以分为哪两个阶段?
目标分别是什么?
在第二阶段时能否定期更新控制限?
12.为何要计算Cpk的置信区间?
13.如果总体参数不满足正态分布,是否能够直接使用控制图和计算Cpk?
应当如何行动?
14.简述Cpk和Ppk的区别?
15.如何理解“模型都是错的,但有的模型有用”?
统计学对建模建立的贡献是?
二、读图题(25分)
16.计数取样方案A和方案B的OC曲线如下图。
(1)哪个更严格?
为什么?
(2)取样方案是否越严格越好?
严格的好处和坏处是?
(3)取样方案是否越宽松越好?
宽松的好处和坏处是?
(4)如何制定取样方案,使得能够同时控制生产着风险和消费者风险?
(5)如果AQL=2%,RQL=10%,目视估计方案A和方案B分别对应的两类风险大小?
方案A和方案B的OC曲线
17.2013年,混合和含量均匀度指南被撤销。
FDA的解释称,指南的第VII部分,其接收标准是基于USP附录<905>制剂单位含量均匀度,但<905>不是一个统计学取样方案,故其遵守流程得到的结果不能外推到更大的总体。
故,指南中的流程和接收标准仅对药品符合恰当的质量标准和统计质量控制标准提供有限的统计学保证。
FDA从此不再支持这样的流程和接收标准用于产品的放行。
FDA建议参考ASTME2709和ASTME2810的指导,建立放行标准。
USP<905>的OC曲线如下图黑线所示(彩图请见讲义),按照ASTME2709和E2810的指导原则可以计算一套内控放行标准,这些放行标准的OC曲线也在下图用彩色线展示(彩图请见讲义)。
问:
(1)为何FDA认为<905>不是一个统计学取样方案?
(2)如何解释OC曲线?
90%(比例)/95%(信心)的意义是?
(3)下图中USP的OC曲线与ASTM建议方法的OC曲线有何不同?
(4)如果不存在位置间变异,20个位置每个位置取3个样品检验和20个位置每个位置取7个样品检验的OC曲线有何差异?
(5)如果总变异的90%来源于位置间变异,20个位置每个位置取3个样品检验和20个位置每个位置取7个样品检验的OC曲线有何差异?
为何出现这样的情况?
(6)总变异的90%来源于位置间变异相比不存在位置间变异的情形,OC曲线有何差异?
USP<905>和内控放行标准的OC曲线
18.四个工艺各得到50个批次,其质量属性在控制图I-IV中的表现如下图。
已知:
标准限均为90-110
问:
请目视评估后填写符合以下叙述的工艺编号
(1)稳定且工艺能力强的工艺:
(2)稳定但工艺能力弱的工艺:
(3)不稳定但工艺性能强的工艺:
(4)不稳定且同意能力弱的工艺:
(5)可以计算Cpk并预测未来表现的工艺:
控制图I
控制图II
控制图III
控制图IV
19.研究输入变量粒度分布d90(A),崩解剂%(B),MCC%(C)对输出变量30分钟溶出率t30(Y)的影响,筛选步骤用带一阶交互项的模型:
试验设计为带3个中心点的23,共11个试验。
从下图所示的统计分析结果回答问题:
(1)整体模型是否有效?
(2)模型R方的意义是?
(3)哪些输入因子的效应可能是真实存在的?
为什么?
(4)“参数估计表”中对各个参数的检验,其零假设是什么?
(5)有信心判定不存在实际效应的输入因子,系数的估计值为何不为0?
(6)下一步进入响应曲面阶段,应当如何调整模型?
拟合汇总
方差分析
参数估计表
半正态图
20.刻画输入变量粒度分布d90(A),崩解剂%(B)对输出变量30分钟溶出率t30(Y)的影响的响应曲面,最终确定以下模型:
试验设计为带3个中心点的23,共11个试验。
从下图所示的统计分析结果回答问题:
(1)整体模型是否有效?
(2)“参数估计表”中对d90参数的估计值是多少?
其95%置信区间的意义是?
(3)由预测表达式可以看出在崩解剂=3%时,d90平均每增加1,t30会如何变化?
(4)从“交互作用刻画图”描述d90和崩解剂%的交互效应。
(5)d90=25且崩解剂=4%时,对t30真实值的预测是?
预测精度有多高?
是否意味着在d90=25,崩解剂=4%时做一组试验,将有95%的信心试验得到的t30会落在置信区间内?
拟合汇总
方差分析
预测表达式
参数估计表
交互作用刻画
预测刻画器
变量粒度分布、崩解剂%、对溶出率的响应曲面
统计学方法在药学研发、生产与质量管理中的应用
中国新药杂志2014年第23卷第9期
代骏豪,郑强
根据《中国药典》2015版含量均匀度标准制定有统计学保证的取样方案和放行接受标准
中国新药杂志2016年第25卷第5期
马骞,代骏豪,郑强
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- CMC 和GMP 统计方法学与数据科学课程测试 GMP 统计 方法 数据 科学 课程 测试
![提示](https://static.bdocx.com/images/bang_tan.gif)