José G. Ramírez, 박사, 최고 통계학자, Quality Excellence Group, Amgen
이 논문은 최우수 기여 논문 부문의 최종 후보 3개 중 하나로 선정되었습니다.
여러 응답을 사용하여 설계된 실험을 분석한 후, 여러 실험적 요인의 함수인 많은 수의 축소된 모델을 얻을 수 있습니다. 이러한 모델 중 어느 것이 예측에 적합한지 어떻게 결정합니까? 모든 응답에서 어떤 실험적 요인이 가장 중요한지 어떻게 평가합니까? Box-Wetz 기준은 응답의 평균 변화와 평균 추정 오차를 비교하는 통계적 모델에 유용한 예측 적합성 측정입니다. Sobol 분해는 여러 응답에서 실험적 요인의 중요성을 평가하는 데 매우 유용한 민감도 지수를 제공합니다. 생명공학 산업의 예를 사용하여 주어진 모델에 대한 Box-Wetz 기준을 계산하는 JMP 스크립트를 시연하고 해석에 대해 논의합니다. 또한 "예측 프로파일러 > 변수 중요도 평가"에서 생성된 민감도 지수를 사용하여 여러 응답에서 실험적 요인의 중요성을 우선 순위 지정하는 방법을 보여드리겠습니다.
