Bradley Jones, BradleyJones , PhD, JMP Hauptforschungsstipendiat, SAS
Das Custom-Design-Tool in JMP implementiert die Idee des modellorientierten Designs. Das heißt, ein benutzerdefiniertes Design maximiert die Informationen über ein bestimmtes Modell. Geplante Experimente weisen oft eine starke Symmetrie auf (z. B. orthogonale Spalten). Dies deutet darauf hin, dass analytische Methoden für geplante Experimente das bereits Bekannte über ihre Struktur gewinnbringend nutzen könnten. Ich nenne diese Idee designorientierte Modellierung. Definitive Screening-Designs (DSDs) haben eine spezielle Struktur mit vielen wünschenswerten Eigenschaften. Sie haben orthogonale Haupteffekte, und die Haupteffekte sind auch orthogonal zu allen Effekten zweiter Ordnung. DSDs mit mehr als fünf Faktoren projizieren auf drei beliebige Faktoren, um eine effiziente Anpassung eines vollständigen quadratischen Modells zu ermöglichen. Analytische Methoden für DSDs verwenden jedoch generische Werkzeuge, die für die Regressionsanalyse von Beobachtungsdaten entwickelt wurden. Diese Ansätze nutzen nicht alle Vorteile der nützlichen Struktur von DSDs. Dieser Vortrag stellt einen analytischen Ansatz für DSDs vor, der die spezielle Struktur von DSDs explizit nutzt. Zur Verdeutlichung der Methodik werde ich anhand konkreter Beispiele ein schrittweises Analyseverfahren erläutern.
