Philip J. Ramsey, PhD, propietario de North Haven Group y profesor de la Universidad de New Hampshire
Mia L. Stephens, Embajadora Académica de JMP, SAS
Jones y Nachtscheim (2011) introdujeron un nuevo tipo de diseño experimental altamente eficiente llamado diseños de cribado definitivos (DSD). Los diseños son únicos en que todos los factores en el experimento tienen tres niveles (lo que permite la estimación potencial de efectos cuadráticos), los efectos principales son ortogonales y libres de aliasing, y ninguna interacción de dos factores o efecto cuadrático se confunde completamente con otro efecto; todo esto en tan solo 2K+1 ensayos para K factores. Aunque los DSD se están empezando a adoptar en la industria, especialmente en biotecnología, presentan a los experimentadores oportunidades y desafíos únicos en términos de análisis. En esta charla discutiremos varias estrategias de modelado para DSD que se pueden implementar fácilmente en JMP 11, y proporcionaremos varios ejemplos de experimentos de biotecnología. Los métodos discutidos incluyen: promedio de predicción sobre un subconjunto de modelos seleccionados utilizando AICc y BIC; promedio de modelo para estimar un modelo cuadrático completo; una nueva técnica que llamamos modelado basado en Pareto; y LASSO, una técnica de regresión penalizada en JMP Pro 11. Se compararán todos los métodos utilizando modelos creados sobre ejemplos reales y se discutirán recomendaciones sobre el uso de los diversos métodos.
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