[Resumen de la presentación]
Con una combinación única de una plataforma estadística avanzada y diseño de experimentos, JMP ayuda a mejorar la competitividad y la eficiencia de la ingeniería en todas las organizaciones a través de métodos analíticos y estadísticos.
En esta presentación, presentaremos cómo las herramientas de diseño experimental proporcionadas en JMP 17 pueden ayudar a los usuarios en varias etapas. En la primera mitad de la presentación, presentaremos DOE con navegación (nombre en inglés: Easy DOE). Navigated DOE es una herramienta que revoluciona la forma en que los experimentadores novatos abordan su trabajo.
Esta herramienta hace que el flujo de trabajo del diseño del experimento, desde la planificación hasta el análisis, sea más accesible para personas de todos los niveles. Descubra cómo esta solución innovadora simplifica el proceso desde el diseño experimental hasta el análisis, lo que permite a los principiantes comenzar a utilizar el diseño experimental con confianza.
Llevando el diseño de experimentos más allá, los diseños pueden incorporar características tales como factores de bloqueo o combinaciones de factores que son difíciles de cambiar y aquellos que son fáciles de cambiar (experimentos divididos). Estos diseños se analizan adecuadamente utilizando un modelo de mezcla.
Los modelos mixtos (las respuestas se distribuyen normalmente) y los modelos mixtos lineales generalizados (las respuestas son de conteo discreto, binario, binomial (y/n) distribuido) permiten un análisis rápido y preciso para una toma de decisiones eficaz. Lo haré. Descubrir y utilizar estas técnicas puede parecer complicado al principio, pero no tiene por qué serlo.
De hecho, como desarrolladores de JMP, lo diseñamos pensando en la simplicidad, haciéndolo accesible y fácil de usar para investigadores y analistas de todos los niveles. Vea cómo estas funciones amplían la gama de planes y respuestas que puede analizar en el entorno fácil de usar de JMP Pro.
[Perfil del presentador]
Ryan Lekivetz: Gerente, I+D de análisis avanzado, Desarrollo JMP, JMP Statistical Discovery LLC.
Responsable del equipo que desarrolla el diseño de experimentos (DOE) y la plataforma de confiabilidad de JMP. en Estadística de la Universidad Simon Fraser (Burnaby, Columbia Británica, Canadá) y ha publicado artículos sobre temas del DOE en revistas académicas revisadas por pares. Además, al aplicar el DOE a la vida diaria, estamos explorando formas de utilizar esta investigación en casa.
Isabel A. Claassen : Desarrollador estadístico de investigación sénior, JMP Development, JMP Statistical Discovery LLC.
Desarrollador Senior de Estadísticas de Investigación con más de 10 años de experiencia en JMP y SAS. Su principal área de responsabilidad son los modelos lineales mixtos generalizados (GLMM) y es el líder de desarrollo de GLMM en JMP Pro. Recibió su maestría y doctorado en estadística de la Universidad de Nebraska-Lincoln, donde recibió el Premio Holling Family por su destacada enseñanza en la Facultad de Ciencias Agrícolas y Recursos Naturales.
*No hay materiales de presentación.
