Questo fa parte di una serie di domande e risposte con il team di sviluppo di JMP mentre siamo vicini al rilascio di JMP 9 il 12 ottobre. Nelle interviste precedenti, ho parlato con Xan Gregg e Chung-Wei Ng .
Laura Lancaster è uno sviluppatore statistico di JMP. Ha lavorato con JMP per sei anni, iniziando come tester statistico e poi passando allo sviluppo statistico.
Arati: Cosa ti piace di JMP?
Laura: Mi piace come JMP faciliti l'esplorazione e la comprensione dei dati senza molta conoscenza statistica, ma è anche profondo e statisticamente potente. Mi piace anche il fatto di poter estendere le funzionalità di JMP con JSL.
Arati: Usi JMP nel tuo lavoro o per progetti personali? Se é cosi, come?
Laura: Utilizzo JMP per la ricerca di metodi da implementare in JMP e per testare ciò che ho già implementato in JMP. Faccio largo uso delle piattaforme esistenti e del JSL nelle mie ricerche e test.
Arati: Quali sono le tue funzioni JMP preferite che desideri vengano più utilizzate e utilizzate da più persone?
Laura: Alcune delle mie funzionalità preferite di JMP sono i profiler. I Profiler sono molto ricchi delle loro capacità e credo che più utenti potrebbero trarre vantaggio dall'utilizzo di funzionalità come la simulazione e l'ottimizzazione di Profiler.
Arati: Quali sono le novità di JMP 9 nella tua area di interesse?
Laura: Sono stati aggiunti diversi metodi ANOM (Analysis of Means) a Oneway e Contingency per confrontare medie, varianze e proporzioni. Inoltre, un test di eterogeneità delle varianze che utilizza ANOM casuali per le varianze è stato aggiunto alla piattaforma Variable / Gauge R & R che verifica la variazione di errore ineguale.
Arati: Qual è stata la ragione per aggiungerli a JMP? In che modo saranno utili ai clienti?
Laura: Analysis of Means (ANOM) mostra i risultati in una forma grafica, rendendo facile vedere quali mezzi sono significativamente diversi dalla media complessiva. Il grafico sembra un po 'come un diagramma di controllo ed è facile da imparare a leggere. ANOM for Variances fornisce un'omogeneità del test di varianza, rendendo facile vedere quali variazioni sono significativamente diverse dall'errore quadratico medio.
L'eterogeneità del test delle varianze nella variabilità è un test importante che può rivelare varianze diseguali nei dati. Questa è un'ipotesi che deve essere verificata prima di procedere con un'analisi dei sistemi di misura Gauge. Inoltre, questo test potrebbe rivelare informazioni sul sistema di misurazione e possibilmente indicare aree di miglioramento. I test di eterogeneità delle varianze sono una forma di ANOM casuale per le varianze e assomigliano ai grafici ANOM. Pertanto, sono facili da leggere e rivelano quali differenze sono diverse dalla varianza complessiva.
Arati: Cosa ti rende più eccitante come sviluppatore?
Laura: È bello sapere dai clienti di JMP che le funzionalità che hai aiutato ad aggiungere a JMP hanno reso il loro lavoro più semplice, più efficace e più efficiente.
Arati: Cosa ti piace fare nel tuo tempo libero?
Laura: Mi piace viaggiare, specialmente su una barca a vela. Mi piace anche suonare il violino, leggere, esercitare e fare volontariato con un paio di organizzazioni locali che aiutano i bisognosi.
Arati: Scegli due dei seguenti per identificare: il tuo linguaggio di programmazione preferito, l'algoritmo preferito, la formula preferita, il teorema preferito o lo strumento software preferito.
Laura: Il mio linguaggio di programmazione preferito è C ++ e il mio algoritmo preferito è la programmazione dinamica.
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