[演講摘要]
JMP 將先進的統計平台和實驗設計獨特地結合起來，透過分析和統計方法幫助提高整個組織的競爭力和工程效率。
在本次示範中，我們將介紹JMP 17中提供的實驗設計工具如何為各階段的使用者提供協助。上半場介紹，我們將介紹帶有導航的DOE（英文名：Easy DOE）。 Navigated DOE 是一款徹底改變新手實驗者運作方式的工具。
該工具使所有技能水平的人員都可以更輕鬆地完成從計劃到分析的實驗設計工作流程。了解這項創新解決方案如何簡化從實驗設計到分析的過程，讓初學者充滿信心地開始使用實驗設計。
進一步進行實驗設計，設計可以包含阻塞因素或難以改變和容易改變的因素的組合等特徵（分割實驗）。使用混合模型對這些設計進行正確分析。
混合模型（響應呈常態分佈）和廣義線性混合模型（響應為離散計數、二元、二項式(y/n) 分佈）可實現快速、準確的分析，以實現有效的決策，我會做到的。要發現和利用這些技術乍看之下可能很複雜，但其實並不困難。
事實上，作為 JMP 的開發人員，我們在設計它時就考慮到了簡單性，使各個層級的研究人員和分析師都可以輕鬆使用它。了解這些功能如何擴大您可以在 JMP Pro 的用戶友好環境中分析的計劃和回應的範圍。
[主講人簡介]
瑞安·萊基維茨： JMP Statistical Discovery LLC 資深分析研發經理。
JMP 實驗設計 (DOE) 和可靠性平台開發團隊的經理。他擁有西蒙弗雷澤大學（加拿大不列顛哥倫比亞省伯納比）的統計學博士學位，並在同行評審的學術期刊上發表了有關能源部主題的論文。此外，透過將 DOE 應用到日常生活中，我們正在探索如何在家中利用這項研究。
伊麗莎白·A. 克拉森：JMP Development、JMP Statistical Discovery LLC 資深研究統計學家開發人員。
資深研究統計開發人員，在 JMP 和 SAS 領域擁有 10 多年經驗。他的主要職責領域是廣義線性混合模型 (GLMM)，並且他是 JMP Pro 中 GLMM 的開發負責人。他在內布拉斯加大學林肯分校獲得統計學碩士和博士學位，並獲得農業科學與自然資源學院傑出教學霍林家族獎。
*沒有示範材料。
