【발표 개요】
JMP는 고급 통계 플랫폼과 실험 계획 방법의 독특한 조합을 통해 분석 및 통계 기법을 통해 조직 전체의 경쟁력을 높이고 엔지니어링 효율성을 향상시킵니다.
본 발표에서는, JMP 17에서 제공하고 있는 「실험 계획법」의 툴군이, 다양한 단계에서 유저를 지원하는 수법을 소개합니다. 프레젠테이션의 전반부에서는 내비게이션 DOE(영어 이름: Easy DOE)를 소개합니다. 네비게이션 DOE는 초보자 실험자의 작업에 대한 노력에 혁명을 가져다주는 도구입니다.
이 도구를 사용하면 계획에서 분석에 이르는 실험 계획 방법의 워크플로를 모든 기술 수준의 사람들에게 쉽게 사용할 수 있습니다. 이 혁신적인 솔루션이 실험 계획에서 분석까지의 프로세스를 간소화하고 초보자가 자신감을 가지고 실험 계획을 사용하기 시작할 수 있는지 설명합니다.
실험계획법을 한층 더 진행하면, 계획에는 블록 인자나, 설정의 변경이 곤란한 인자와 용이한 인자의 조합(분할 실험)과 같은 특징이 포함될 수 있습니다. 이러한 계획은 혼합 모델을 사용하여 적절하게 분석됩니다.
혼합 모델(응답이 정규 분포) 및 일반화 선형 혼합 모델(응답이 이산 카운트, 이진, 이항 분포(y/n))은 효과적인 의사 결정을 위한 신속하고 정확한 분석을 가능하게 합니다. 합니다. 이러한 기술의 발견과 활용은 처음에는 복잡하게 들릴 수 있지만 어려운 생각은 필요하지 않습니다.
사실 JMP의 개발자인 우리는 단순함을 염두에 두고 설계했으며 모든 수준의 연구자와 분석가들이 접근하기 쉽고 사용하기 쉽습니다. JMP Pro의 사용자 친화적인 환경에서 분석할 수 있는 계획 및 응답 범위가 이러한 기능에 의해 어떻게 확장되는지 보여드립니다.
【발표자 프로필】
Ryan Lekivetz: Manager, Advanced Analytics R&D, JMP Development, JMP Statistical Discovery LLC.
JMP 실험 계획법 (DOE)와 신뢰성 플랫폼 개발하는 팀 매니저. 사이먼 프레이저 대학(캐나다의 브리티시컬럼비아주 버나비)에서 통계학의 박사 학위를 취득하고, DOE의 주제에 관한 논문을 검토 학술 잡지에 발표. 또 DOE를 일상생활에 응용함으로써 그 연구를 가정에서 살리는 방법을 모색하고 있다.
Elizabeth A. Claassen : Sr Research Statistician Developer, JMP Development, JMP Statistical Discovery LLC.
JMP와 SAS에서 10년 이상의 경험을 가진 수석 리서치 통계 개발자. 주로 담당하는 분야는 일반화 선형 혼합 모델(GLMM)로 JMP Pro의 GLMM 개발 리더를 맡고 있다. 네브라스카 대학 링컨교에서 통계학의 석사 학위와 박사 학위를 취득하여 농업 과학·천연 자원 학부의 우수 교수상(Holling Family Award)을 수상.
※발표 자료는 없습니다.
