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JMP® Pro 11을 사용하여 결정적인 스크리닝 디자인을위한 모델링 및 분석 전략

Philip J. Ramsey, PhD, 소유자, North Haven Group 및 뉴햄프셔 대학교 교수
Mia L. Stephens, JMP 학술 대사, SAS

Jones and Nachtscheim (2011)은 최종 스크리닝 디자인 DSD 라 불리는 새로운 유형의 고효율 실험 설계를 도입했습니다. 이 디자인은 실험의 모든 요소가 3 단계 (2 차 효과의 잠재적 추정을 가능하게 함)를 가지며 주 효과는 직교하고 앨리어싱이없고 두 요인 상호 작용 또는 2 차 효과가 다른 효과와 완전히 혼동되지 않는다는 점에서 독특합니다. 이 모든 것은 K 요인에 대한 2K + 1 번의 시도로 이루어집니다. DSD는 업계, 특히 생명 공학 분야에서 채택되기 시작했지만, 실험자들에게는 분석 측면에서 독특한 기회와 도전 과제가 제시됩니다. 이 강연에서는 JMP 11에서 쉽게 구현할 수있는 DSD에 대한 다양한 모델링 전략을 논의하고 생명 공학 실험에서 여러 가지 예를 제공합니다. 논의 된 방법은 AICc와 BIC를 사용하여 선택된 모델의 부분 집합에 대한 예측 평균; 완전한 2 차 모델을 추정하기위한 모델 평균; 파레토 기반 모델링이라고하는 새로운 기술. 그리고 LASSO는 JMP Pro 11의 불이익 회귀 기술입니다. 모든 방법은 실제 사례를 바탕으로 작성된 모델을 사용하여 비교되며 다양한 방법의 사용에 대한 권장 사항이 논의됩니다.