Esto es parte de una serie de preguntas y respuestas con el equipo de desarrollo de JMP a medida que nos acercamos al lanzamiento de JMP 9 el 12 de octubre. En entrevistas anteriores, hablé con Xan Gregg y Chung-Wei Ng .
Laura Lancaster es una desarrolladora estadística en JMP. Ella ha estado con JMP durante seis años, comenzando como analista estadístico y luego pasando al desarrollo estadístico.
Arati: ¿Qué te gusta de JMP?
Laura: Me gusta cómo JMP facilita la exploración y la comprensión de sus datos sin mucho conocimiento estadístico, pero también es profundo y estadísticamente poderoso. También me encanta el hecho de que puedo ampliar las capacidades de JMP con JSL.
Arati: ¿Usas JMP en tu trabajo o para proyectos personales? ¿Si es así, cómo?
Laura: Uso JMP para investigar métodos para implementar en JMP y para probar lo que ya he implementado en JMP. Hago un uso extensivo de las plataformas existentes y de JSL en mi investigación y pruebas.
Arati: ¿Cuáles son sus funciones de JMP favoritas que desearía que más personas conocieran y usaran?
Laura: Algunas de mis características favoritas de JMP son los perfiladores. Los Perfiladores son muy ricos en sus capacidades, y creo que más usuarios podrían beneficiarse del uso de funciones como la simulación y optimización del Perfilador.
Arati: ¿Qué hay de nuevo en JMP 9 en tu área de enfoque?
Laura: Varios métodos de Análisis de Medias (ANOM) se agregaron a Oneway y Contingency para comparar medias, varianzas y proporciones. Además, se agregó una prueba de heterogeneidad de varianzas que utiliza ANOM aleatorio para las varianzas a la plataforma de R & R de Variabilidad / Indicador que prueba la varianza de error desigual.
Arati: ¿Cuál fue la razón para agregarlos a JMP? ¿Cómo serán útiles para los clientes?
Laura: El análisis de medias (ANOM) muestra los resultados en forma gráfica, lo que hace que sea fácil ver qué medias son significativamente diferentes de la media general. El gráfico se parece a un gráfico de control y es fácil de aprender a leer. ANOM for Variances proporciona una prueba de homogeneidad de varianza, lo que facilita ver qué variaciones son significativamente diferentes del error cuadrático medio.
La prueba de heterogeneidad de varianzas en la variabilidad es una prueba importante que puede revelar varianzas desiguales en los datos. Esta es una suposición que debe verificarse antes de proceder con un análisis de sistemas de medición de medidores. Además, esta prueba podría revelar información sobre el sistema de medición y posiblemente apuntar a áreas de mejora. Las pruebas de heterogeneidad de varianzas son una forma de ANOM aleatorias para las varianzas y se parecen a los gráficos de ANOM. Por lo tanto, son fáciles de leer y revelan qué variaciones son diferentes de la variación general.
Arati: ¿Qué es lo más emocionante para ti como desarrollador?
Laura: Es bueno saber de los clientes de JMP que las funciones que ayudó a agregar a JMP han hecho su trabajo más fácil, más efectivo y más eficiente.
Arati: ¿Qué te gusta hacer en tu tiempo libre?
Laura: Me gusta viajar, sobre todo en un velero. También disfruto tocando el violín, leyendo, haciendo ejercicio y trabajando como voluntario con un par de organizaciones locales que ayudan a los necesitados.
Arati: Elija dos de los siguientes para identificar: su lenguaje de programación favorito, algoritmo favorito, fórmula favorita, teorema favorito o herramienta de software favorita.
Laura: Mi lenguaje de programación favorito es C ++ y mi algoritmo favorito es la programación dinámica.
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La gente detrás del software: John Sall - Blog JMP escribió:
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