上週的統計演講是第一次，因為我們通常非常好奇的觀眾很少提出問題。由於我們從一些與會者那裡得知他們很難提交問題，因此我們邀請您在這裡向他們提問。
對於錯過本集的人，您可以在方便時點播觀看，還可以觀看 JMP 演示者的幻燈片：實驗設計 (DOE) 和可靠性開發團隊負責人 Ryan Lekivetz 以及 Yeng Saanchi，分析軟體測試員。他們分享了能源部創新應用的亮點以及關於更具策略性的軟體測試方法的第一個案例研究。活動還包括前 JMP 實習生 Bryce Scott，他解釋瞭如何使用設計的實驗來優化航空航天業的 3D 列印。
對我們來說，這是一個很好的機會來分享 JMP 如何與研究生研究助理合作，這就是 Yeng 加入 JMP 的原因，以及我們令人驚嘆的實習生計劃，這就是我們認識 Bryce 的原因。 JMP 確實慶祝了我們的實習生計劃，正如以下社交媒體貼文所反映的那樣：
JMP 實習生不是跑咖啡的人——他們做的是真正、有意義的工作。我們屢獲殊榮的實習計劃專注於發展、文化和社區。我們將幫助您實現專業發展，找到（或進一步）您的熱情，並建立難忘的聯繫，持續到整個夏天。有興趣了解更多關於 JMP 實習的資訊嗎？請關注我們的職業頁面，以了解 2025 年夏季工作機會，該頁面將於 9 月和 10 月發布。 看看我們的一位實習生製作的這個短片。
由於我們沒有像平常那樣收到那麼多問題， Ryan、Yeng 和 Bryce 分享了他們過去在就這些主題進行演講時遇到的問題的答案。
你們組有實習嗎？
瑞安： 我們通常在 10 月在jmp.com/careers上發布實習資訊。有些職位是針對特定團隊（例如 DOE 和 Reliability）的，而其他職位可能是針對實習的一般興趣的。
除了軟體之外，覆蓋數組還可以用於其他應用領域嗎？
楊： 當然。覆蓋數組是 DOE 中正交數組的推廣，用於部分因子設計。部分因子設計是完全因子設計的經濟替代方案，且不會犧牲大量資訊。覆蓋陣列也用於硬體測試，以檢測由於組件之間的交互作用而導致的故障。使用覆蓋陣列的其他領域包括基因組學和數位通訊。
在基因組學領域，覆蓋陣列用於壓縮多個序列比對。基因組序列的比對對於檢測一個物種的基因與另一個物種的基因之間因進化而產生的差異非常重要。在這種情況下要考慮的基因數量非常大，以至於考慮所有可能的比對的成本可能令人望而卻步。在這種情況下使用覆蓋陣列以確保來自一個物種的每個基因與來自另一個物種的每個基因至少比對一次。從覆蓋陣列的角度來看，每個物種都是一個因子，該物種的每個基因都是因子的一個等級。
在數位通訊領域，覆蓋陣列可用於解決多個使用者共享唯一資源時可能出現的衝突。在這種情況下，當兩個或更多使用者在同一時隙中存取通訊頻道時，據說會出現衝突。覆蓋陣列用於透過為每個願意發送訊息的使用者找到可用時隙來解決這種通訊衝突。
如果嘗試將重要因素/設定應用於不同的印表機，這些因素/設定對您是否有任何意義？
Bryce：是的，他們做到了，儘管該 DOE 的確切值和性能特定於我的印表機，但所有印表機的基本列印過程都是相同的。因此，我的印表機的一個重要因素對於另一台印表機仍然很重要，也許程度不同，但它仍然能讓我們深入了解重要的設定是什麼。
自實習以來，您是否嘗試過其他 DOE？
布萊斯：不幸的是，沒有。我曾嘗試將其應用到我的一些實驗室實驗中，但我所做的工作經常受到監管，要求我們對每個因素進行一一測試。
您對這集的《統計說話》有疑問嗎？或對設計實驗進行創新有疑問？我們很想聽聽他們的聲音。要查看設計實驗的創新應用的更多範例，請觀看這一集的技術演講，其中我們的另一位主題專家 Tom Donnelly 分享瞭如何使用 DOE 來逆向工程配方。
