“本身你们还要上学,肯定也不可能全职,再者说我现在这个公司也没有那么多的业务,也不会天天有事的,我也要上学,所以工作量应该不会太大。”
叶清河也不觉得自己的这个公司开起来后,会有多少业务。
本身这个业务就不是一个大眾业务。
要说有什么大的变化,可能就是价格上了,不可能再像之前一样,只是几万块就接了。
“也对,反正如果有空,我会儘可能地帮忙的,而且我也还指望以后有什么解决不了的数学问题,能够让清河你帮著解决呢!”
裴明点点头,他確实不能全职,但是兼职没什么问题。
叶清河的要求也不高,只是把別人拿过来的问题,剥离那些非数学因素,只留最基本的数学问题,这並不是什么太难的事情。
最难的问题叶清河解决了。
工作量也不会太大。
“我也是一样,我时间比较充足,如果有问题,可以先交给我,要是我解决不了,再让师兄解决。”
周硕在一旁道。
在他看来,他就是单纯被叫过来凑数的,是叶清河给他机会,所以应该更积极的表现。
“正好,我这里有一个,你帮我弄一下。”
叶清河把昨天晚上叶大力给的问题调出来,发到周硕的手机上。
问题是来自一个口服固体製剂仿製药研发,需判定自研製剂与原研製剂溶出曲线是否相似。
试验条件:桨法,50rpm,900ml水。
取样时间点:10,20,30,45,60min
测定指標:累积溶出度。
试验设计:12片製剂,平行测定。
试验数据,每一片为独立观测,不是均值。
原研药(r)12片溶出度(%)
时间点:10,20,30,45,60
10min:18,22,20,24,21,19,23,25,17,20,22,24
20min。。。。。。
30min。。。。。
45。。。
。。。。
受试药(t)12片溶出度(%)
10min:25,29,27,31,28,26,30,32,24,27,29,31
20min:。。。。
30。。。
。。。。
已知约束:1,各时间点变异係数cv>10%。2,溶出曲线存在明显拐点,不满足单指数模型。3,早期时间点不满足平行性假设。4,因此传统f?因子直接失败,不能使用。
需要从数学上严格证明f?不適用,推导f?使用的理论假设,用本数据检验假设是否成立。
建立函数型数据分析(fda)框架,將每条溶出曲线视为隨机过程,给出原研与受试的均值函数与协方差算子。
构建非参数bootstrap检验,构造。。。。