JMP® Pro と R を使用した決定的スクリーニング設計のモデル選択戦略フィリップ・ラムゼイ博士、ノース・ヘブン・グループのオーナー
マリア・ウィーズ博士、マイアミ大学ファーマービジネススクール分析学助教授
ダグラス・モンゴメリー博士、アリゾナ州立大学産業工学・統計学教授
Jones と Nachtsheim (2011) は、決定的スクリーニング設計 (DSD) という新しいタイプの非常に効率的な実験設計を導入しました。設計の高効率性と、双方向の相互作用と二次効果を推定する機能により、この設計は実験者にとって魅力的な選択肢となっています。DSD は産業界、特にバイオテクノロジーで人気が高まっていますが、これらの設計を分析するための最良の方法については、これまでほとんど研究されていません。この講演では、DSD 実験の結果を分析するためのいくつかの可能なアプローチを評価するための包括的なシミュレーション研究の結果について説明します。シミュレーション シナリオは、実験因子の数とアクティブ効果の数 (メイン、二次、双方向の相互作用) を変化させます。シミュレーションは、3 つの可能なモデル選択戦略 (選択基準として AIC または BIC を使用) に焦点を当てています。1. 前方選択、2. Dantzig セレクター、3. 全サブセット回帰。これらの手法は、活性効果を検出する検出力 (真の活性因子を正しく識別する能力として定義)、および非活性効果が活性と識別される回数 (タイプ I エラー) と予測能力の観点から対比および比較されます。さらに、DSD が CCD と並行して実行された、JMP Pro を使用した分析化学 (糖プロファイリング) のケース スタディについて説明します。この説明では、2 つの設計が活性効果に関してどの程度一致するかに焦点を当て、これらの設計の分析に関する推奨事項を示します。DSD を使用した JMP Pro を使用した最適化についても説明します。
