JMP Genomics 프로젝트의 리더이자 SAS Proc Mixed의 개발자 인 Russ Wolfinger는 최근 미국 통계 협회 (American Statistical Association)의 동료로 올 여름에 수상하게 될 것이라고 알려졌습니다.
Russ Wolfinger의 작품에 대한 저의 가장 좋은 견해 중 하나는 GSK의 James Roger가 2 년 전에 준 세미나에 갔을 때였습니다. 그는 신약 승인 신청서 제출에서 가장 큰 문제 중 하나는 누락 된 데이터를 처리하기 위해 이전 값의 이월 규칙을 사용했다는 것입니다. 이것은 퇴행성 질환, 비극적 인 상황에 대한 약물의 유효성에 대한 거짓된 낙관적 결론을 유도하는 방식으로 분석을 왜곡했다. 그러나 데이터를 다른 방식으로 분석하는 것은 어려웠습니다. 돌파구는 혼합 모델을 사용하는 것으로 전환하는 것이 었습니다.이 모델에서는 이월 포워드없이 모든 데이터를 사용할 수있었습니다. 그러나 FDA가 신뢰할 수있는 상업용 소프트웨어에 완전한 혼합 모델을 구현할 때까지는 가능하지 않았습니다. Russ Wolfinger 때문이었습니다.
Russ는 Jennrich-Schluchter (1987)의 논문에서 영감을 얻었으며 Randy Tobias와 협력하여 매우 일반적인 공분산 매개 변수화를 구현하는 완전한 혼합 모델 시스템을 설계했습니다. Russ의 구현은 매우 완벽했습니다. 디자인 공간에서 임의의 용어를 모델링 할 수 있습니다., 또는 공분산 측. 많은 수의 공분산 구조가 제공되었습니다. 그룹 변수 매개 변수를 지정할 수도 있습니다. 다양한 계산 옵션이 제공되었습니다. 당시 우리 회사 역사상 가장 크고 중요한 통계 개발 작업이었습니다.
Russ는 REML의 자유도 문제를 해결하기 위해 Kackar-Harville 및 Kenward-Roger 상세 검색을 게시 할 때 신속하게 PROC MIXED에 추가했습니다. 그런 다음 러스는 혼합 모델을 일반화 된 선형 모델 (O'Connell)으로 일반화 한 다음 두 가지 방식으로 비선형 모델을 일반화했습니다.
PROC MIXED의 구현은 전체 Biopharmaceutical 산업이 혼합 모델의 훨씬 더 나은 사용자가되고, 모델의 변형을 더 적절하게 설명합니다.
Oliver Schabenberger는 SAS의 차세대 절차 인 PROC GLIMMIX로 Russ의 선구자적인 작업을 수행했습니다. Oliver는 작년에 ASA 연구원이되었으므로 이제 3 명의 SAS Mixed Model 통계학자가 ASA 연구원이되었습니다. (짐 굿 나잇 (Jim Goodnight)의 첫 번째 이름을 알 수 있습니다.)
물론 Russ는 지난 몇 년 동안 Genomics의 전문가가되어 SAS-JMP Genomics 그룹을 이끌어 해당 지역의 소프트웨어를 생산했으며, MACQ 컨소시엄을 이끌어 Microarray 품질을 이끌어 냈습니다. 몇 주.
러스 축하해 ASA 휄로우가 되셨습니다.
