호세 G. Ramirez, PhD, 수석 통계학자, Quality Excellence Group, Amgen
이 논문은 Best Contributed Paper의 3개 최종 후보 중 하나로 선정되었습니다.
다중 응답이 있는 설계된 실험을 분석한 후 여러 실험 요인의 함수인 많은 축소된 모델로 끝날 수 있습니다. 이러한 모델 중 예측에 적합한 모델을 어떻게 결정합니까? 모든 응답에서 어떤 실험적 요인이 가장 중요한지 어떻게 평가합니까? Box-Wetz 기준은 평균 추정 오류에 대한 응답의 평균 변화를 비교하는 통계 모델에 유용한 예측 적합도 척도입니다. Sobol 분해는 여러 응답에서 실험 요인의 중요성을 평가하는 데 매우 유용한 민감도 지수를 제공합니다. 생명 공학 산업의 예를 사용하여 주어진 모델에 대한 Box-Wetz 기준을 계산하는 JMP 스크립트를 시연하고 그 해석에 대해 논의합니다. 또한 "Prediction Profiler > Assess Variable Importance"에서 생성된 민감도 지수를 사용하여 여러 응답에서 실험 요인의 중요성을 우선 순위로 지정할 수 있는 방법도 보여줍니다.
