Yukio TakahashiSoy usuario desde JMP4 y he utilizado SAS desde antes de JMP. En mi empresa anterior, impartí capacitación estadística utilizando varias versiones de JMP y también trabajé para promover JMP dentro de la empresa. Hemos presentado estos resultados en las reuniones de JMPer según correspondía. Después de jubilarse, fundó su propia empresa de consultoría y continúa trabajando. Recientemente, he notado un declive colectivo en la capacidad de realizar análisis estadístico de datos reales en muchos campos académicos en Japón (con la excepción de las estadísticas clínicas). Para mí, el diseño experimental fue esencial para aprender la teoría estadística y aplicarla en la práctica. El tema de este número era uno que ya había resuelto, pero cuando releí libros relacionados con el diseño experimental, encontré que no había ejemplos que utilizaran los principios de cálculo del "ajuste de modelos" de JMP, y que el clásico me sorprendió. El desfile de métodos analíticos tradicionales que insisten en descomponer sumas de cuadrados, y yo estaba convencido de que esto se debía a la ilusión generalizada de que no hay interacciones en el análisis de covarianza. Intentamos formular un análisis de covarianza.
Director ejecutivo - BioStat Research Institute, Inc.
