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エピソード21（2020年5月27日水曜日）

 

セグメント	説明	誰がオンエア
ようこそ	モノローグ	@julian
注目のプログラム	著者に会う：ロブ・カーバー 今日のJMP On Airのエピソードでは著者に会う 、アン・ミルリーがロバート・カーバーにインタビューします。著名な作家に加えて、カーバー博士はブランダイス大学のストーンヒルカレッジで引退した上級講義で、定量的方法、ビッグデータ分析、およびさまざまなビジネスコースのコースを教えました。この魅力的なQ＆Aの間、カーバー博士はビッグデータと機械学習の倫理的側面についての彼の考えを共有します。彼はまた、20年近く前に始まったJMPとの関係についての彼の経歴について、そして主にJMPが統計の原理にどれほど簡単かつ積極的に関わっているという理由で、学生にJMPを教えることが好きなのかについても話します。カーバー博士はまた、JMPの無料の統計コースである産業問題解決のための統計的思考について話し、彼のさまざまなJMPの本と彼の新しいホワイトペーパー、JMP Takes the Struggle Out of Data Wranglingについて少し共有します。	@rcarver
注目のプログラム	節約とイノベーションの加速 「あなたが母なる自然について尋ねる質問がインテリジェントであるほど、彼女の回答はよりインテリジェントになります。」チャールズ・スコット・シェリントン。 JMPシステムエンジニアのフィルケイによれば、実験計画法（DOE）は質問をする最もインテリジェントな方法です。DOEは、彼のブログシリーズとJMPオンエアの6エピソードシリーズの両方の焦点でもあります。シリーズ全体を通して、フィルは水の封じ込めを測定するための分析方法の最適化を目的とした例のデータを使用しています。測定デバイスに設定できる8つの設定または要因を考えると、4,000を超える組み合わせが可能です。各設定をテストすることは単に非現実的ですが、フィルは、最適な設定を見つけるために26のテストしか実行できない実験計画法を示しています。このシリーズの最後の記事であるフィルは、「節約」の概念について深く掘り下げ、モデルを含めるためにすべての可能な影響のうちどれが重要であるかを理解する方法と、時間を加速する方法を示します。実験計画による革新へ。	@phil_kay
やってみました	JMPプロジェクト このエピソードではやってみました 、Ryan DeWittがJMPプロジェクトのクイックツアーに案内してくれます。JMPプロジェクトは、JMPへの単一のドキュメントインターフェース、タブ付きの再構成可能なワークスペース、ファイルをブックマークする場所、開いているさまざまなウィンドウ、データテーブル、スクリプトなどをユーザーが簡単にナビゲートできるウィンドウリストを提供します。また、.pdfsや.pptドキュメントなどのサポートファイルも起動します。このデモでは、JMPプロジェクトの動作を確認できます。	あずきっく
ドクターDOE	壊れた実験計画をどのように修復しますか？ 実験計画法の使用を開始したばかりで、DOEプラクティショナーの初心者として、因子範囲でできる限り「大胆」になるようにアドバイスに従っています。しかし、問題があります。範囲を非常に広くしているため、特定の要因の組み合わせによりプロセスが「中断」します。一部の試行で有用な応答値を測定できず、モデルが実行されなくなります。今何？必要なのは、修正されたデザインが最初に提案されたモデルに適合するように、既存の優れたトライアルに十分な新しいトライアルを追加することです。このセッションでは、DOE博士（別名Tom Donnelly）が、DOEプラットフォームの[制約付き拡張設計]オプションを使用してこのタイプの修復を実行する方法を示します。DOE博士と一緒に、JMPでこれを行う方法を説明します。	@tom_donnelly
注目のプログラム	SEMをさらに活用する 構造方程式モデルをさらに活用することが、JMPソフトウェア開発者のエリックルッソとのこの講演の焦点です。このセッションでは、エリックが構造方程式モデル図プラットフォームのお気に入りの機能をいくつか紹介します。エリックは最近の検疫中に収集したデータセットを使用して、プラットフォームが動作していることを示し、自宅で働いている数週間にわたって精神状態に寄与している要因を分析します。	@erruss
閉鎖	最後の5	@julian

 

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