[Riepilogo della presentazione]
Grazie a una combinazione unica di piattaforma statistica avanzata e progettazione di esperimenti, JMP contribuisce a migliorare la competitività e l'efficienza ingegneristica delle organizzazioni attraverso metodi statistici e analitici.
In questa presentazione presenteremo il modo in cui gli strumenti di progettazione sperimentale forniti in JMP 17 possono assistere gli utenti nelle varie fasi. Nella prima metà della presentazione introdurremo DOE con navigazione (nome inglese: Easy DOE). Il Navigated DOE è uno strumento che rivoluziona il modo in cui gli sperimentatori alle prime armi affrontano il loro lavoro.
Questo strumento rende il flusso di lavoro di progettazione dell'esperimento, dalla pianificazione all'analisi, più accessibile a persone di tutti i livelli di competenza. Scopri come questa soluzione innovativa semplifica il processo dalla progettazione sperimentale all'analisi, consentendo ai principianti di iniziare a utilizzare la progettazione sperimentale con sicurezza.
Andando oltre la progettazione degli esperimenti, i progetti possono incorporare caratteristiche come fattori bloccanti o combinazioni di fattori difficili da modificare e fattori facili da modificare (esperimenti suddivisi). Questi progetti vengono adeguatamente analizzati utilizzando un modello misto.
I modelli misti (le risposte sono distribuite normalmente) e i modelli misti lineari generalizzati (le risposte sono conteggi discreti, binari, distribuiti binomiali (s/n)) consentono un'analisi rapida e accurata per un processo decisionale efficace. All'inizio scoprire e utilizzare queste tecniche può sembrare complicato, ma non deve essere difficile.
Infatti, come sviluppatori di JMP, lo abbiamo progettato pensando alla semplicità, rendendolo accessibile e facile da usare per ricercatori e analisti di tutti i livelli. Scopri come queste funzionalità ampliano la gamma di piani e risposte che puoi analizzare nell'ambiente intuitivo di JMP Pro.
[Profilo del presentatore]
Ryan Lekivetz: Responsabile, ricerca e sviluppo di Advanced Analytics, sviluppo JMP, JMP Statistical Discovery LLC.
Responsabile del team che sviluppa il disegno degli esperimenti (DOE) e la piattaforma di affidabilità di JMP. in Statistica presso la Simon Fraser University (Burnaby, British Columbia, Canada) e ha pubblicato articoli su argomenti DOE in riviste accademiche sottoposte a revisione paritaria. Inoltre, applicando il DOE alla vita quotidiana, stiamo esplorando modi per utilizzare questa ricerca a casa.
Elisabetta A. Claassen :Sviluppatore senior di ricerca statistica, Sviluppo JMP, JMP Statistical Discovery LLC.
Sviluppatore senior di statistiche di ricerca con oltre 10 anni di esperienza in JMP e SAS. La sua principale area di responsabilità riguarda i modelli misti lineari generalizzati (GLMM) ed è il leader dello sviluppo per GLMM in JMP Pro. Ha conseguito il master e il dottorato in statistica presso l'Università del Nebraska-Lincoln, dove ha ricevuto l'Holling Family Award per l'eccellente insegnamento presso il College of Agricultural Sciences and Natural Resources.
*Non sono presenti materiali di presentazione.
