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Novonesis 天津での JMP Inspire - ケーススタディセッション - 2024 年 9 月 6 日

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(マイビデオで見る)

• 複数の実際のノヴォネシス事件:
• 複雑なシナリオにおける解析手法により、DOE の選択と評価が最適化されます。
• 発酵プロセスのパラメータ最適化
• HHC関連シナリオのデータ分析
• 重要なポイント:
• 複雑なシナリオにおける DOE プラットフォームの概要
• さまざまな設計手法の長所と短所の比較と評価
• データ欠損時のモデルフィッティングに関する推奨事項
• 比例データの統計分析とサンプルサイズの推定
• 複数のサンプルを比較するための分散分析
• 応答はカテゴリデータのロジスティック回帰モデルです
• ミックスデザインの概要

ＪＭＰ１８新機能と便利なヒント

• プラットフォームプリセットプラットフォーム プリセット: 効率的な分析と共有のために、よく使用されるレポート出力のカスタマイズを保存するのに役立ちます。
• トーチ深層学習プラグイン: コード不要の深層学習ニューラル ネットワーク モデリングを効率的に実装し、モデリング入力として表/画像/テキストなどをサポートします。
• 強化されたワークフロー操作自動記録プラットフォーム: 自動分析作業を実行し、繰り返し作業を減らし、仕事を早く終えるのに便利です~
• カスタマイズされたグラフィックスの実装プロセス: エンジニアの間で最も人気のある視覚化手法