Optimal design for the proportional odds model

The authors construct locally optimal designs for the proportional odds model for ordinal data. While they investigate the standard D-optimal design, they also investigate optimality criteria for the simultaneous estimation of multiple quantiles, namely DA -optimality and the omnibus criterion. The design of experiments for the simultaneous estimation of multiple quantiles is important in both toxic and effective dose studies in medicine. As with c-optimality in the binary response problem, the authors find that there are distinct phase changes when exploring extreme quantiles that require additional design points. The authors also investigate relative efficiencies of the criteria. Les auteurs elaborent des plans d'experience localement optimaux pour des donnees ordinales repondant a un modele a rapports de cotes proportionnels. En plus du plan D-optimal standard, ils explorent deux criteres d'optimalite, la DA-optimalite et un critere dit omnibus, permettant de repondre a un souci d'estimation simultanee de plusieurs quantiles. Cette preoccupation a son importance dans les etudes medicales de dosage et de toxicite. Les auteurs montrent qu'a l'instar de la c-optimalite dans les cas de reponses dichotomiques, le besoin d'estimer de quantiles extrěmes induit des changements de phase tres nets dans la taille des plans, fis etudient en outre l'efficacite relative de leurs criteres.