JMP 19 を使用したビデオが 2025 年 11 月に投稿されました。
このセッションは、高品質の計画実験を効果的に作成したい JMP ユーザーを対象としています。
実験計画時に応答をシミュレーションする主な利点は、実際の実験を行う前に、データがモデリングとテストの目標を裏付けると確信できることです。JMPのDOEオプションのほとんどは、既存の「応答のシミュレーション」ツールに手動で係数を入力できます。JMP Easy DOEで人気の「ランダム係数」オプションは厳密にランダムであり、いくつかの係数をゼロ以外の小さな値に設定していました。効果の種類は考慮されておらず、効果のスパース性、効果の階層性、モデルの遺伝性といったスクリーニング原則もサポートされていませんでした。
JMP 19のDOE応答シミュレーションツールへの機能強化により、統計原理に基づきランダム係数によって生成された応答をシミュレーションできるようになりました。これにより、平均だけでなく分散もモデル化する確かな原理に基づいて、応答を迅速にシミュレーションできます。
JMP Analytics ソフトウェアのテスト エンジニアである Mark Bailey と Jacob Rhyne が、この機能と、それが展開する基礎となる統計的アプローチを実演して説明します。
この JMP 開発者チュートリアルでは、 JMP Easy DOE とカスタムデザインを使用して係数を初期化する方法 (ランダムシードの設定、効果のスパース性の適用、効果の階層の適用など)、および応答のシミュレーションについて説明します。
