Douglas Ray , Dottorato di ricerca, Statistico responsabile, Gruppo statistico, Ingegneria della qualità ARDEC dell'esercito americano e Assicurazione di sistema
Christopher Drake , Statistica, Gruppo statistiche, US Army ARDEC Quality Engineering & System Assurance
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L'esercito americano si occupa spesso di test e sperimentazione di sistemi, che implicano risposte binarie (spesso definite "test di sensibilità") in cui uno stimolo (come tensione o altezza di caduta) viene applicato come input o fattore primario. Questo caso di studio è una caratterizzazione del test della sensibilità con hotwire a granata "starter slug" che ha coinvolto un numero di vincoli reali come la pianificazione del laboratorio di test e la dimensione del campione. La progettazione di esperimenti per modelli lineari generalizzati comporta alcune sfide non incontrate negli esperimenti con dati di risposta continua. Ad esempio, i dati non sono ricchi di informazioni quanto le misurazioni continue, il test è spesso distruttivo e il successo dell'esperimento e l'utilità delle previsioni di risposta dipendono molto dalla cattura della zona di risultati misti. Per affrontare queste difficoltà, sono stati sviluppati approcci di test dinamici per generare in modo adattivo i dati nelle giuste posizioni della gamma di stimoli per supportare la modellazione efficace. Questa presentazione illustrerà come gli statistici di ARDEC hanno recentemente adattato un algoritmo di ricerca binaria come fase iniziale di un esperimento a due fasi, in cui la seconda fase utilizzava la piattaforma Nonlinear Design in JMP per implementare l'approccio di progettazione D-ottimale bayesiano descritto da Gotwalt, Jones e Steinberg (Technometrics, febbraio 2009).
