順序 A/B 測試是什麼啟發了這個願望清單請求？傳統的固定範圍 A/B 測試（例如針對兩個獨立群體的 t 檢定或針對已知平均值的群體的 z 檢定）功能強大，但可能需要很長時間才能完成。考慮 z 檢驗，當被測總體的初始資料點與參考平均值相比明顯存在差異時，可能不需要完整的預定義樣本量來證明總體來源的差異。在這裡，順序 A/B 測試方法可以透過提前結束實驗來加快實驗速度，同時仍具有所需的統計嚴謹性。此外，其他統計軟體工具中也存在動態順序測試功能，但 JMP 卻不具備該功能。作為 JMP 用戶，我喜歡這個功能。
您希望看到什麼改進？我希望 JMP 團隊能夠為 A/B 順序測試建立一個新功能作為其 DOE 平台的一部分。我希望看到一種統計演算法的建立，該演算法可以根據有效性和無效性邊界作為資料點來分析資料集。文獻的參考可以在維基百科頁面中找到： https://en.wikipedia.org/wiki/Sequential_analysis 。
這個想法為什麼重要？對於設計實驗測試以改進新製程變化的製程工程師和科學家來說，此功能將增強 JMP 的強大功能。從統計上決定提前結束實驗的能力將使 JMP 使用者社群受益。
進階統計建模實驗設計品質與工藝工程回覆：順序 A/B 測試 - 狀態變更為：已確認我們已經與這位客戶開會討論這個主題。我們將進行一些內部調查，並在幾週後再次與您聯繫。
回覆：順序 A/B 測試 - 狀態變更為：已確認感謝您的建議。我們正在內部討論此事，一旦了解更多信息，我們就會與您聯繫。 （PM 和銷售於 3 月 19 日與該客戶會面進行討論）。
