La dernière version de JMP apporte une nouvelle vague de mises à jour à la plateforme de Plans d'Expériences (DOE), avec de nouveaux outils et des workflows plus intelligents qui simplifient la conception, la simulation et l'exploration des expériences. Que vous cherchiez à analyser des facteurs, à simuler des réponses, à planifier des tailles d'échantillons ou à identifier la cause profonde d'un échec, vous trouverez toujours de nouvelles fonctionnalités à découvrir.
Localisation plus intelligente des défauts avec BayesFLo
Parmi nos experts DOE chez JMP, l'un de nos sujets de prédilection est le test de systèmes complexes (y compris les logiciels statistiques) . Mais lorsqu'on utilise un tableau de couverture et qu'on découvre une défaillance, on se retrouve souvent avec une longue liste de combinaisons suspectes, sans point de départ clair.
La localisation bayésienne des failles (BayesFLo) dans JMP 19 nous offre un moyen plus intelligent d'identifier les causes profondes. Basée sur les recherches d'Irene Ji, commencées pendant son doctorat et mises en œuvre dans JMP avec l'aide de Joseph Morgan et Jacob Rhyne, BayesFLo ajoute une dimension probabiliste à la plateforme Covering Array Analysis.
Quoi de neuf ? Au lieu de simplement compter la fréquence à laquelle une combinaison échoue, BayesFLo utilise l'inférence bayésienne pour classer les combinaisons selon leur probabilité d'être la cause. Cela signifie moins d'égalités et plus de clarté sur le point de départ, en tirant parti de votre connaissance du domaine grâce à une liste classée basée sur les probabilités a posteriori.
Envie de l'essayer ? Accédez à DOE > Usage spécial > Tableau de couverture > Analyse dans JMP Pro 19 et recherchez la nouvelle case à cocher « Classement par probabilité », qui affiche les options BayesFLo.
Les explorateurs de puissance et de taille d'échantillon bénéficient d'un coup de pouce
Si vous avez déjà utilisé les explorateurs de tailles d'échantillons intégrés à JMP, vous vous y sentirez comme chez vous, mais vous remarquerez également quelques améliorations intéressantes. Caleb King, avec l'aide de Yeng Saanchi et Jacob Rhyne, les a intégrés directement à JMP. Ils sont ainsi plus robustes et les fonctions de recherche inversée sont plus flexibles et capables de gérer des tailles d'échantillons beaucoup plus importantes. Vous pouvez :
- Cliquez sur Définir la réponse ciblée pour résoudre la puissance ou d’autres variables de manière plus intuitive.
- Enregistrez votre configuration sous forme de fichiers JMPDOE pour la partager avec vos collègues ou la consulter ultérieurement.
Ces mises à jour rendent les explorateurs de taille d’échantillon plus flexibles, plus puissants et plus faciles à développer dans les versions futures.
Même si vous devriez tous les essayer, il existe d'autres nouveaux explorateurs que vous pourriez également vouloir découvrir :
Explorateur d'intervalles de tolérance paramétriques
Si vous avez toujours voulu explorer le « tampon » supplémentaire qu'une limite ou un intervalle de tolérance contient en fonction de l'incertitude d'échantillonnage, vous pouvez désormais le faire directement avec le nouvel explorateur d'intervalles de tolérance paramétriques, disponible sous DOE>Explorateurs de taille d'échantillon>Fiabilité.
Choisissez parmi des distributions telles que normale, log-normale, exponentielle, Weibull et SEV, et observez comment la taille de l'échantillon et les paramètres de distribution influencent l'amplitude ou le dépassement de vos limites de tolérance. Cette méthode est particulièrement utile pour les distributions non normales.
Intervalles de tolérance non paramétriques Explorateur
JMP 19 introduit également un nouvel explorateur de confiance des intervalles de tolérance non paramétriques, conçu pour vous aider à comprendre comment la taille de l'échantillon et les statistiques d'ordre affectent le niveau de confiance d'une limite ou d'un intervalle de tolérance non paramétrique. Consultez cet explorateur sous DOE > Explorateurs de taille d'échantillon > Fiabilité.
Explorateur de plans d'échantillonnage unique d'acceptation
Vous prévoyez un test d'échantillonnage d'acceptation unique ? Le nouvel explorateur de plan d'échantillonnage d'acceptation unique vous offre une interface de type profileur pour explorer l'interaction entre la taille de l'échantillon, le nombre de défaillances et les taux de défauts, que vous utilisiez un échantillonnage par lots (hypergéométrique) ou un échantillonnage binomial. Définissez les valeurs NQA et NQR, calculez les probabilités d'acceptation ou les niveaux de risque, et visualisez des lignes de référence codées par couleur pour guider vos décisions. Vous le trouverez sous DOE > Explorateurs de taille d'échantillon > Qualité.
Des réponses simulées plus intelligentes
Simuler les réponses d'un plan d'expérience est un excellent moyen de tester les plans avant de collecter des données. Grâce à l'excellent travail d'équipe de Mark Bailey, Joseph Morgan et Jacob Rhyne, JMP 19 offre une grande flexibilité pour la simulation des réponses. La nouvelle fonctionnalité « Simulation améliorée des réponses » permet de simuler les réponses à l'aide de coefficients aléatoires. Cette méthode est idéale pour étudier l'effet des réponses (et de la modélisation) lorsque seuls quelques coefficients sont non nuls (et de grandeurs différentes). Les coefficients aléatoires offrent des options pour renforcer la parcimonie des effets , la hiérarchie des effets et l'hérédité du modèle , qui sous-tendent nos hypothèses lors de la conception des expériences.
Auparavant, l'option « Coefficients aléatoires » dans « Simuler les réponses » n'était disponible que dans Easy DOE et ne tenait pas compte de la structure du modèle. Désormais, vous pouvez :
- Contrôlez le nombre d'effets actifs (raréfaction).
- Interactions d'échelle et quadratiques relatives aux effets principaux (hiérarchie).
- Assurez-vous que si un effet de second ordre est actif, ses effets principaux associés le sont également (hérédité).
Vous pouvez également réinitialiser la valeur aléatoire pour la reproductibilité, initialiser les coefficients à une constante et ajuster les proportions actives pour chaque type d'effet. Cette mise à jour facilite la simulation de réponses réalistes basées sur des principes statistiques solides, que ce soit pour l'enseignement, les tests ou simplement l'exploration de votre conception. Disponibles sur la plupart de nos plateformes DOE, ces nouvelles options apparaîtront lorsque vous aurez sélectionné « Simuler les réponses » lors de la création de votre tableau de données.
Des conceptions de projection modernes désormais disponibles dans Design Explorer
Design Explorer est un outil privilégié pour comparer rapidement des conceptions personnalisées. JMP 19 a bénéficié d'une mise à jour majeure. Vous pouvez désormais explorer les conceptions de criblage définitives (DSD) et d'autres options de criblage modernes directement dans Design Explorer, sans avoir à créer plusieurs tables ni à jongler entre différentes plateformes.
Cette mise à jour facilite la création et la comparaison de DSD avec différents nombres de points centraux ou d'exécutions supplémentaires et l'exploration de tableaux quasi-orthogonaux (NOA) et de conceptions orthogonales à niveaux mixtes (OML) qui étaient auparavant cachés dans Classique>Criblage des facteurs>Conception de criblage.
Il vous suffit de lancer Custom Design et, si votre modèle d'effets principaux avec facteurs catégoriels continus et à deux niveaux est compatible avec ces conceptions, Design Explorer vous proposera ces options supplémentaires. Même si vous ne l'avez jamais utilisé, découvrez Design Explorer : c'est un excellent moyen d'explorer les compromis et les propriétés de plusieurs conceptions en un seul endroit.
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