[演讲摘要]
JMP 将先进的统计平台和实验设计独特地结合起来，通过分析和统计方法帮助提高整个组织的竞争力和工程效率。
在本次演示中，我们将介绍JMP 17中提供的实验设计工具如何为各个阶段的用户提供帮助。上半场介绍，我们将介绍带导航的DOE（英文名：Easy DOE）。 Navigated DOE 是一款彻底改变新手实验者工作方式的工具。
该工具使所有技能水平的人员都可以更轻松地完成从规划到分析的实验设计工作流程。了解这一创新解决方案如何简化从实验设计到分析的过程，让初学者充满信心地开始使用实验设计。
进一步进行实验设计，设计可以包含诸如阻塞因素或难以改变和容易改变的因素的组合等特征（分割实验）。使用混合模型对这些设计进行正确分析。
混合模型（响应呈正态分布）和广义线性混合模型（响应呈离散计数、二元、二项式 (y/n) 分布）可实现快速、准确的分析，以实现有效的决策，我会做到的。发现和利用这些技术乍一看可能很复杂，但其实并不困难。
事实上，作为 JMP 的开发人员，我们在设计它时就考虑到了简单性，使各个级别的研究人员和分析师都可以轻松使用它。了解这些功能如何扩大您可以在 JMP Pro 的用户友好环境中分析的计划和响应的范围。
[主讲人简介]
瑞安·莱基维茨： JMP Statistical Discovery LLC 高级分析研发经理。
JMP 实验设计 (DOE) 和可靠性平台开发团队的经理。他拥有西蒙弗雷泽大学（加拿大不列颠哥伦比亚省伯纳比）的统计学博士学位，并在同行评审的学术期刊上发表了有关能源部主题的论文。此外，通过将 DOE 应用到日常生活中，我们正在探索如何在家中利用这项研究。
伊丽莎白·A. 克拉森：JMP Development、JMP Statistical Discovery LLC 高级研究统计学家开发人员。
高级研究统计开发人员，在 JMP 和 SAS 领域拥有 10 多年经验。他的主要职责领域是广义线性混合模型 (GLMM)，并且他是 JMP Pro 中 GLMM 的开发负责人。他在内布拉斯加大学林肯分校获得统计学硕士和博士学位，并获得农业科学与自然资源学院杰出教学霍林家族奖。
*没有演示材料。
