JMP 19를 사용한 영상은 2025년 11월에 게시되었습니다.
이 세션은 고품질의 실험 설계를 효과적으로 만들고자 하는 JMP 사용자를 위한 것입니다.
실험 설계 시 반응 시뮬레이션의 주요 이점은 실제 실험을 수행하기 전에 데이터가 모델링 및 테스트 목표를 충족하는지 확인할 수 있다는 것입니다. 대부분의 JMP DOE 옵션은 사용자가 기존 반응 시뮬레이션 도구에서 계수를 수동으로 입력할 수 있도록 합니다. JMP Easy DOE의 인기 있는 랜덤 계수 옵션은 엄격하게 랜덤하여 일부 계수를 0이 아닌 작은 값으로 설정했습니다. 이 옵션은 효과 유형을 고려하지 않았고, 효과 희소성, 효과 계층 구조 또는 모델 유전과 같은 스크리닝 원칙을 지원하지 않았습니다.
DOE의 반응 시뮬레이션 도구에 추가된 JMP 19 강화 기능은 사용자에게 통계적 원리에 기반한 무작위 계수로 생성된 반응을 시뮬레이션할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 평균뿐만 아니라 분산도 모델링하는 확실한 원리를 기반으로 반응을 신속하게 시뮬레이션할 수 있습니다.
JMP 분석 소프트웨어 테스트 엔지니어인 마크 베일리와 제이콥 라인은 JMP가 구현하는 기능과 이를 뒷받침하는 통계적 접근 방식을 시연하고 설명합니다.
이 JMP 개발자 튜토리얼 에서는 JMP Easy DOE와 사용자 정의 설계를 사용하여 계수를 초기화하는 방법(난수 시드 설정, 효과 희소성 적용, 효과 계층 적용 포함)과 응답 시뮬레이션에 대해 다룹니다 .
