Discovery Summit attendees hear a paper presentation.Discovery Summit attendees hear a paper presentation.Discovery Summit attendees hear a paper presentation. Teilnehmer des Discovery Summit hören eine Präsentation in Papierform. Das Entdeckungsgipfel 2018 Auf der Konferenz versammelten sich einige der interessantesten Datenanalysten. Ein Hauptmerkmal jedes Discovery Summit ist die Vielzahl von Gesprächen, die von JMP-Benutzern geführt werden. Diese Vorträge, die auf Papieren und E-Postern basieren, zeigen, wie JMP-Benutzer Daten untersuchen und Hindernisse überwinden.
Die Teilnehmer stimmten für ihre Lieblingszeitungen und E-Poster, und die Gewinner wurden auf der Abschlusssitzung bekannt gegeben.
Die Gewinner des Discovery Summit 2018 für Papier und E-Poster sind:
Bestes eingeladenes Papier
Anwendung multivariater statistischer Techniken bei der Untersuchung von Schokolade und deren möglichen Auswirkungen auf Herz-Kreislauf- und neurovaskuläre Erkrankungen
Charles Chen
Mason Chen | Universität in Stanford
Bestes beigesteuertes Papier
Überleben Sie einfach irgendwie: Eine Untersuchung der Handlungsstränge, Charaktere und Reaktionen des Publikums in unserer bevorzugten post-apokalyptischen Welt
Ruth Hummel | SAS
Clay Barker | SAS
Bestes Plakat
Prädiktoren für die Zufriedenheit bei der Geburt im Militär der Vereinigten Staaten
Melissa Gliner | Unterstützungszentrum der US-Armee des Surgeon General
Kenneth Kovats | MEDCOM-Abteilung für Analyse und Bewertung der US-Armee
Dawn Garcia | MEDCOM-Abteilung für Analyse und Bewertung der US-Armee
Richard Thorp | US Army MEDCOM
Bestes Studentenplakat
Verwendung von JMP zur Analyse von Faktoren, die eine Depression vorhersagen
Grant Reeves | Oklahoma State University
Moumita Sen | Oklahoma State University
Brandon Millikin | Oklahoma State University
@ masonchen2005 Gute Arbeit, um das beste eingeladene Papier zu gewinnen! Freuen Sie sich auf ein besseres Verständnis Ihres PCA-, Clustering- und fortgeschrittenen DOE-Ansatzes und insbesondere auf die Implementierung der Bi-Plot-Korrelationsanalyse, um unsere zukünftige Arbeit im Hinblick auf das Verständnis der Kaffeeernährung auf mögliche Auswirkungen auf die allgemeine Gesundheit und die Prävention von Krankheiten voranzubringen.
