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 d'expérimentation hautement efficace appelé DSD (Contrôles de dépistage définitifs). Les conceptions sont uniques en ce sens que tous les facteurs de l'expérience ont trois niveaux (permettant l'estimation potentielle d'effets quadratiques), les effets principaux sont orthogonaux et sans repliement du spectre, et aucune interaction à deux facteurs ou effet quadratique n'est confondu avec un autre effet; tout cela en aussi peu que 2K + 1 essais pour les facteurs K. Bien que les DSD commencent à être adoptés dans l'industrie, en particulier dans les biotechnologies, ils offrent aux expérimentateurs des opportunités et des défis uniques en termes d'analyse. Dans cet exposé, nous aborderons diverses stratégies de modélisation des DSD pouvant être facilement mises en œuvre dans JMP 11, et fournirons plusieurs exemples tirés d'expériences en biotechnologie. Les méthodes discutées incluent: la moyenne de prédiction sur un sous-ensemble de modèles sélectionnés à l'aide de AICc et BIC; modèle moyen pour estimer un modèle quadratique complet; une nouvelle technique que nous appelons la modélisation à base de Pareto; et le LASSO, une technique de régression pénalisée dans JMP Pro 11. Toutes les méthodes seront comparées à l'aide de modèles reposant sur des exemples concrets et des recommandations sur l'utilisation des différentes méthodes seront discutées.
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