缩小选择范围：使用贝叶斯方法确定合适的酵母Novonesis 致力于了解工业酵母产品在特定客户条件下的性能，我们的应用研发团队擅长生成富有洞察力的数据集，用于在客户规模上筛选最佳酵母候选物。科学家经常使用统计数据来解决与广泛和特定客户场景相关的复杂问题。
将贝叶斯方法引入 Python 库大大增强了我们计算模型和基于概率做出数据决策的能力，即使在无法获得传统的统计显著结果的情况下也是如此。此外，JMP 18 中的新功能可以与 Python 无缝集成，使我们的科学家无需离开 JMP 即可生成大型数据集并解决客户特定问题。通过利用应用研究数据、客户试用数据和先前信息，我们正在踏上一条旅程，即根据知情数据和贝叶斯统计数据来描述我们的决策，而不是依赖于统计上不显著的趋势。这种方法旨在提供对绩效的更全面理解和量化，最终实现更明智的决策。
高级统计建模自动化和脚本
