Philip J. Ramsey, PhD, propriétaire du North Haven Group et professeur à l'Université du New Hampshire
Mia L. Stephens, ambassadrice académique JMP, SAS
Jones et Nachtscheim (2011) ont introduit un nouveau type de plan expérimental hautement efficace appelé plans de criblage définitifs (DSD). Ces plans sont uniques en ce sens que tous les facteurs de l'expérience ont trois niveaux (permettant l'estimation potentielle des effets quadratiques), que les effets principaux sont orthogonaux et sans aliasing, et qu'aucune interaction à deux facteurs ni aucun effet quadratique n'est entièrement confondu avec un autre effet ; tout cela en seulement 2K+1 essais pour K facteurs. Bien que les DSD commencent à être adoptés dans l'industrie, en particulier en biotechnologie, ils présentent aux expérimentateurs des opportunités et des défis uniques en termes d'analyse. Dans cet exposé, nous aborderons diverses stratégies de modélisation pour les DSD qui peuvent être facilement mises en œuvre dans JMP 11, et fournirons plusieurs exemples d'expériences en biotechnologie. Les méthodes abordées comprennent : la moyenne des prédictions sur un sous-ensemble de modèles sélectionnés à l'aide d'AICc et de BIC ; la moyenne du modèle pour estimer un modèle quadratique complet ; une nouvelle technique que nous appelons modélisation basée sur Pareto ; et le LASSO, une technique de régression pénalisée dans JMP Pro 11. Toutes les méthodes seront comparées à l'aide de modèles construits sur des exemples réels, et des recommandations sur l'utilisation des différentes méthodes seront discutées.
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