一般化回帰プラットフォームで実験計画モデルを視覚的に探索するクリス・ゴットウォルトクリス・ゴットウォルト1 、PhD、JMP、SAS 統計研究開発ディレクター
クレイ・バーカークレイ・バーカー 、PhD、JMP シニア研究統計学者、SAS
一般化回帰プラットフォーム (GenReg) は、計画された実験を分析するための世界クラスのフレームワークに進化しました。このプレゼンテーションでは、シンプルなケーススタディを使用して、二重 Lasso や 2 段階フォワード選択などの GenReg の強力な新しい自動モデル選択機能の使用がいかに簡単であるかを示します。最も重要なのは、GenReg の対話型診断プロットが計画された実験の分析をわかりやすく説明することです。ケーススタディには、過飽和設計、決定的スクリーニング設計、および二項応答の計画された実験が含まれます。プレゼンテーションの一部として、GenReg のモデル選択機能の統計的検出力を評価する方法として、JMP Pro 13 の新しいシミュレーション機能も紹介します。最後に、バイナリ結果の計画された実験のロジスティック回帰などの非標準分析の検出力計算を取得するために、GenReg とシミュレーションを一緒に使用する方法を示します。
