使用预测优度标准和因子重要性指数增强设计实验的分析安进公司质量卓越小组首席统计师 José G. Ramírez 博士
该论文被评选为最佳贡献论文三名决赛入围者之一。
在对具有多个响应的设计实验进行分析后，人们可能会得到大量简化模型，这些模型是多个实验因素的函数。我们如何确定这些模型中的哪些模型适合预测？我们如何评估哪些实验因素是所有响应中最重要的？Box-Wetz 标准是统计模型的一种有用的预测优度测量，它将响应的平均变化与平均估计误差进行比较。Sobol 分解提供的灵敏度指数非常有助于评估实验因素在多个响应中的重要性。使用来自生物技术行业的示例，我们将演示一个 JMP 脚本，该脚本计算给定模型的 Box-Wetz 标准并讨论其解释。我们还将展示如何使用“预测刻画器 > 评估变量重要性”生成的灵敏度指数来确定实验因素在多个响应中的重要性的优先级。
