<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Philip Ramsey, PhD, North Haven Group 소유주
Maria Weese, PhD, 마이애미 대학교 Farmer School of Business 분석 조교수
Douglas Montgomery, PhD, 애리조나 주립대학교 산업공학 및 통계학과 리전트 교수
Jones와 Nachtsheim(2011)은 확정 선별 설계(DSD)라는 새로운 유형의 매우 효율적인 실험 설계를 도입했습니다. 양방향 상호 작용 및 2차 효과를 추정하는 기능과 결합된 설계의 높은 효율성은 실험자에게 설계를 매력적인 선택으로 만듭니다. DSD가 업계, 특히 생명공학 분야에서 대중화되고 있지만 현재까지 이러한 설계 분석에 대한 최선의 접근 방식에 대한 작업은 거의 이루어지지 않았습니다. 이 강연에서는 DSD 실험 결과 분석에 대한 여러 가지 가능한 접근 방식을 평가하기 위한 포괄적인 시뮬레이션 연구 결과에 대해 논의할 것입니다. 시뮬레이션 시나리오는 실험 요인의 수와 활성 효과의 수(주, 2차 및 양방향 상호 작용)를 다양하게 합니다. 시뮬레이션은 세 가지 가능한 모델 선택 전략에 중점을 둡니다(AIC 또는 BIC가 선택 기준으로 사용됨): 1. 전방 선택; 2. Dantzig 선택기; 3. 모든 하위 집합 회귀. 기술은 활성 효과를 탐지하기 위한 검정력(실제 활성 요인을 정확하게 식별하는 능력으로 정의됨)과 비활성 효과가 활성(유형 I 오류) 및 예측으로 식별되는 횟수 측면에서 대조 및 비교됩니다. 능력. 또한 JMP Pro를 사용한 분석 화학(글리코프로파일링) 사례 연구에서는 DSD가 CCD와 병렬로 실행되는 경우에 대해 설명합니다. 토론에서는 활성 효과 측면에서 두 설계가 얼마나 잘 일치하는지에 초점을 맞추고 이러한 설계 분석에 대한 권장 사항을 제공합니다. DSD와 함께 JMP Pro를 사용한 최적화에 대한 논의도 제공됩니다.
