JMPを活用した高度な実験計画法 (2022-JP-30MP-1341)ビッグデータ、人工知能、データ科学分野の発展は、データベースの意思決定活動に大きく貢献した。多様なデータを集合できる産業群や、製品の量産段階では取得したデータを多様な形態に加工が可能であり、適切な分析モデルを開発または応用してデータ分析活動を進めることができる。しかし、新しい技術や工程条件を開発する研究開発段階では、時間と資源の限界によって多様な情報のデータを得るには多少無理がある。このような環境の中で、少数のデータをもとに様々な実験結果を取得できるデータ分析技術である実験計画法について、JMPに基づいて調べたい。本内容では、実験計画法の原理に関する簡単な紹介とともに、JMPの実験計画を通じて得られる様々な統計量について紹介する。計画された実験設計条件から得られた実験変数とレベル、反応変数に基づいて有意性検定とともに、信頼区間に関する推定に関する内容およびパラメータと変量要因に関する説明を進める。特に、JMP実験計画法は、一般的に広く活用されている完全要因実験法、部分要因実験法、反応表面分析法とともに、実験環境の制約事項を考慮したユーザ設計（Custom Design）に関する使用法を提案しようとする。その内容を通じて、実際の産業群で積載適所に実験計画法が活用されることを期待する。
基本的なデータ分析とモデリングデータアクセス品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析
