La vidéo, réalisée avec JMP 19, a été publiée en novembre 2025.
Cette session s'adresse aux utilisateurs de JMP qui souhaitent créer efficacement des expériences de conception de haute qualité.
L'un des principaux avantages de la simulation de la réponse lors de la conception d'une expérience est la garantie que les données confirmeront vos objectifs de modélisation et de validation avant même la réalisation des expériences proprement dites. La plupart des options de JMP DOE permettent la saisie manuelle des coefficients dans l'outil « Simuler les réponses ». L'option « Coefficients aléatoires » de JMP Easy DOE, très répandue, attribuait des valeurs strictement aléatoires à quelques coefficients, en leur attribuant de petites valeurs non nulles. Elle ne tenait pas compte du type d'effet ni des principes de sélection que sont la rareté des effets, la hiérarchie des effets et l'hérédité du modèle.
Les améliorations apportées à l'outil DOE Simulate Responses de JMP 19 permettent aux utilisateurs de simuler des réponses générées par des coefficients aléatoires selon des principes statistiques. Cela leur permet de simuler rapidement des réponses en s'appuyant sur des principes rigoureux qui modélisent aussi bien les variances que les moyennes.
Les ingénieurs de test logiciel de JMP Analytics, Mark Bailey et Jacob Rhyne, présentent et expliquent les fonctionnalités et les approches statistiques sous-jacentes qu'il déploie.
Ce tutoriel pour développeurs JMP couvre : l’utilisation de JMP Easy DOE et de la conception personnalisée pour initialiser les coefficients, y compris la définition de la graine aléatoire, l’application de la parcimonie des effets et l’application de la hiérarchie des effets ; et la simulation de la réponse.
