選択肢を絞り込む: ベイズ法を使用して適切な酵母を決定するNovonesis は、特定の顧客条件における工業用酵母製品のパフォーマンスの理解を目指しており、当社のアプリケーション研究開発グループは、顧客規模で最有力候補の酵母をスクリーニングするための洞察力に富んだデータセットの生成に優れています。科学者は、広範囲および特定の顧客シナリオに関連する複雑な質問に対処するために、定期的に統計を使用しています。
ベイズ法を Python ライブラリに導入したことで、従来の統計的に有意な結果が得られない場合でも、モデルを計算し、確率に基づくデータに基づく意思決定を促進する能力が大幅に向上しました。さらに、JMP 18 の新機能により Python とのシームレスな統合が可能になり、科学者は JMP を離れることなく大規模なデータセットを生成し、顧客固有の問い合わせに対応できるようになりました。アプリケーション研究データ、顧客トライアルデータ、および事前情報を活用することで、統計的に重要でない傾向に頼るのではなく、情報に基づいたデータとベイズ統計に基づいて意思決定を特徴付けるための取り組みを開始しています。このアプローチは、パフォーマンスをより包括的に理解して定量化し、最終的にはより情報に基づいた意思決定につながることを目指しています。
高度な統計モデリング自動化とスクリプト
