Dies ist Teil einer Reihe von Fragen und Antworten mit dem JMP-Entwicklungsteam, als wir uns dem Release von nähern JMP 9 am 12. Oktober In früheren Interviews habe ich mit mir gesprochen Xan Gregg und Chung-Wei Ng .
Laura Lancaster ist ein statistischer Entwickler bei JMP. Sie ist seit sechs Jahren bei JMP, angefangen als statistischer Tester und begann dann mit der statistischen Entwicklung.
Arati: Was magst du an JMP?
Laura: Ich mag es, dass JMP es Ihnen leicht macht, Ihre Daten ohne viel statistisches Wissen zu erforschen und zu verstehen, aber auch tief und statistisch mächtig ist. Ich liebe es auch, dass ich die Fähigkeiten von JMP mit JSL erweitern kann.
Arati: Verwenden Sie JMP in Ihrem Job oder für persönliche Projekte? Wenn das so ist, wie?
Laura: Ich verwende JMP, um nach Methoden zu suchen, die in JMP implementiert werden sollen, und um zu testen, was ich bereits in JMP implementiert habe. Ich nutze vorhandene Plattformen sowie JSL in meiner Forschung und im Test umfassend.
Arati: Was sind Ihre Lieblings-JMP-Funktionen, von denen Sie möchten, dass mehr Benutzer davon erfahren und verwendet werden?
Laura: Einige meiner Lieblingsfunktionen von JMP sind die Profiler. Die Profiler sind sehr reich an Fähigkeiten und ich glaube, dass mehr Benutzer von der Verwendung von Funktionen wie Profiler-Simulation und -Optimierung profitieren könnten.
Arati: Was ist neu in JMP 9 in Ihrem Fokusbereich?
Laura: Oneway and Contingency wurde um mehrere Methoden zur Analyse der Mittelwerte (ANOM) erweitert, um Mittelwerte, Varianzen und Proportionen zu vergleichen. Darüber hinaus wurde der Variability / Gauge R & R-Plattform ein Test der Heterogenität der Varianzen hinzugefügt, bei dem Random ANOM für Varianzen verwendet wird.

Arati: Was war der Grund dafür, diese zu JMP hinzuzufügen? Wie werden sie den Kunden helfen?
Laura: Die Analyse der Mittelwerte (ANOM) zeigt die Ergebnisse in grafischer Form. So können Sie leicht erkennen, welche Mittelwerte sich erheblich vom Gesamtmittelwert unterscheiden. Die Grafik ähnelt einer Kontrollkarte und ist leicht zu lesen. ANOM für Varianzen bietet einen Homogenitäts-Varianz-Test, mit dem leicht erkannt werden kann, welche Varianzen sich signifikant vom mittleren quadratischen Fehler unterscheiden.
Der Test der Heterogenität der Varianzen in Variabilität ist ein wichtiger Test, der ungleiche Varianzen in den Daten aufdecken kann. Dies ist eine Annahme, die überprüft werden sollte, bevor mit der Analyse von Messsystemen fortgefahren wird. Dieser Test könnte auch Informationen über das Messsystem enthüllen und möglicherweise auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweisen. Die Tests der Heterogenität der Varianzen sind eine Form von Random ANOM für Varianzen und sehen wie ANOM-Charts aus. Somit sind sie leicht zu lesen und zeigen auf, welche Abweichungen sich von der Gesamtabweichung unterscheiden.
Arati: Was ist für Sie als Entwickler am aufregendsten?
Laura: Es ist großartig, von JMP-Kunden zu hören, dass die Funktionen, die Sie zu JMP hinzugefügt haben, ihre Arbeit einfacher, effektiver und effizienter gemacht haben.
Arati: Was machst du in deiner Freizeit gern?
Laura: Ich reise gerne, vor allem auf einem Segelboot. Ich spiele auch gerne Geige, lese, trainiere und arbeite ehrenamtlich mit ein paar lokalen Organisationen zusammen, die Bedürftigen helfen.
Arati: Wählen Sie zwei der folgenden Elemente aus, um Ihre bevorzugte Programmiersprache, Ihren bevorzugten Algorithmus, Ihre Lieblingsformel, Ihr Lieblingstheorem oder Ihr bevorzugtes Softwaretool zu ermitteln.
Laura: Meine bevorzugte Programmiersprache ist C ++ und mein bevorzugter Algorithmus ist die dynamische Programmierung.
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Die Leute hinter der Software: John Sall - JMP Blog schrieb:
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