JMPの最新リリースでは、実験計画法（DOE）プラットフォームに新たなアップデートが加えられ、新しいツールとよりスマートなワークフローにより、実験の設計、シミュレーション、そして探索がより容易になります。因子のスクリーニング、反応のシミュレーション、サンプルサイズの計画、あるいは失敗の根本原因の特定など、どんな作業でも、新しい機能をぜひお試しください。
BayesFLoによるよりスマートな障害箇所特定
JMPのDOE専門家の間では、 複雑なシステム（統計ソフトウェアを含む）のテストが特に得意とするテーマの一つです。しかし、被覆配列を用いて欠陥を発見すると、疑わしい組み合わせの長いリストが残り、明確な出発点が見つからないことがよくあります。
JMP 19のベイズ的故障位置特定（BayesFLo）は、根本原因をよりスマートに特定する方法を提供します。Irene Ji氏が博士課程で着手した研究に基づき、Joseph Morgan氏とJacob Rhyne氏の協力を得てJMPに実装されたBayesFLoは、被覆アレイ解析プラットフォームに確率論的なアプローチを加えています。
新機能とは？ BayesFLoは、単に組み合わせが失敗にどれだけ頻繁に出現するかを数えるのではなく、ベイズ推論を用いて、組み合わせが原因となる可能性に基づいてランク付けします。つまり、事後確率に基づくランク付けされたリストによってドメイン知識を活用でき、同点が減り、どこから始めるべきかがより明確になります。
試してみませんか？JMP Pro 19で「DOE」>「特殊目的」>「被覆配列」>「分析」に進み、新しい「確率による順位付け」チェックボックスを探してください。これでBayesFLoオプションが表示されます。
パワーとサンプルサイズの探索が強化される
JMPに組み込まれているサンプルサイズエクスプローラーを以前からお使いいただいている方は、すぐに使いこなせるでしょう。しかし、いくつかの優れたアップグレードにもお気づきいただけるでしょう。Caleb King氏は、Yeng Saanchi氏とJacob Rhyne氏の協力を得て、これらの機能をJMPに組み込みました。これにより、サンプルサイズエクスプローラーはより堅牢になり、逆引き検索関数はより柔軟になり、より大きなサンプルサイズに対応できるようになりました。以下のことが可能です。
- 検出力やその他の変数をより直感的に解決するには、「ターゲット応答の設定」をクリックします。
- セットアップを JMPDOE ファイルとして保存し、同僚と共有したり、後で再度アクセスしたりできます。
これらの更新により、サンプル サイズ エクスプローラーはより柔軟かつ強力になり、将来のリリースでも開発を継続しやすくなります。
これらすべてを試してみることをお勧めしますが、他にもチェックしたい新しいエクスプローラーがいくつかあります。
パラメトリック許容区間エクスプローラー
サンプリングの不確実性に基づいて、許容限界または許容区間に含まれる追加の「バッファー」を調べたい場合、DOE > サンプル サイズ エクスプローラー > 信頼性で利用できる新しいパラメトリック許容限界区間エクスプローラーを使用して直接調べることができます。
正規分布、対数正規分布、指数分布、ワイブル分布、SEV分布などの分布から選択し、サンプルサイズと分布パラメータが許容範囲の幅や超過にどのように影響するかを確認します。特に非正規分布の場合に役立ちます。
ノンパラメトリック許容区間 エクスプローラ
JMP 19では、新たにノンパラメトリック許容限界区間の信頼度エクスプローラーが導入されました。これは、標本サイズと順序統計量がノンパラメトリック許容限界または区間の信頼水準にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。このエクスプローラーは、「DOE」＞「標本サイズエクスプローラー」＞「信頼性」でご覧いただけます。
受入単一抜取検査計画エクスプローラ
単一受入抜取試験を計画していますか？新しい受入単一抜取計画エクスプローラーは、ロットサンプリング（超幾何）または二項サンプリングのどちらを使用する場合でも、サンプルサイズ、不良数、欠陥率の相互作用をプロファイラースタイルのインターフェースで探索できます。AQL値とRQL値を設定し、受入確率またはリスクレベルを計算し、色分けされた基準線を表示して意思決定を支援します。DOE > サンプルサイズエクスプローラー > 品質の下にあります。
よりスマートなシミュレーション応答
計画された実験に対する応答のシミュレーションは、データ収集前に実験計画を試すための優れた方法です。Mark Bailey、Joseph Morgan、Jacob Rhyneの素晴らしいチームワークのおかげで、JMP 19は応答のシミュレーションにおいて非常に柔軟な機能を提供します。新しく強化された応答シミュレーション機能では、ランダム係数を用いて応答をシミュレーションできます。これは、係数のごく一部だけがゼロでない場合（かつ大きさが異なる場合）に応答（およびモデリング）に何が起こるかを調べることができる、応答シミュレーションの優れた方法です。ランダム係数は、実験計画時の仮定の根底にある効果のスパース性、効果の階層性、およびモデルの遺伝性を強化するオプションを提供します。
これまで、「応答シミュレーション」の「ランダム係数」オプションはEasy DOEでのみ利用可能であり、モデルの構造を考慮していませんでした。今後は、以下のことが可能です。
- アクティブなエフェクトの数（スパース性）を制御します。
- 主効果（階層）に対する相互作用と二次関数のスケール。
- 二次効果がアクティブである場合は、それに関連する主効果もアクティブであることを確認します（遺伝）。
再現性を高めるために乱数シードをリセットしたり、係数を定数に初期化したり、各効果タイプの有効成分比率を調整したりすることも可能です。このアップデートにより、教育、テスト、あるいは単に計画を検討する場合でも、確かな統計原則に基づいた現実的な応答のシミュレーションが容易になります。これらの新しいオプションは、当社のほとんどのDOEプラットフォームで利用可能で、データテーブルの作成時に「応答のシミュレーション」を選択すると表示されます。
最新のスクリーニングデザインがデザインエクスプローラーに登場
デザインエクスプローラーは、カスタムデザインを素早く比較するのに大変役立ってきましたが、JMP 19では大幅にアップグレードされました。決定的スクリーニングデザイン（DSD）やその他の最新のスクリーニングオプションをデザインエクスプローラー内で直接検討できるようになりました。複数のテーブルを作成したり、プラットフォーム間を移動したりする必要はありません。
このアップデートにより、異なる数のセンターポイントまたは追加実行を持つ DSD を簡単に作成して比較できるようになり、以前は [クラシック] > [因子スクリーニング] > [スクリーニング設計] に隠されていた近似直交配列 (NOA) と直交混合レベル設計 (OML) を調べることができるようになりました。
カスタムデザインを起動するだけで、連続因子と2水準カテゴリ因子を含む主効果モデルでこれらのデザインに対応できる場合、Design Explorerがこれらの追加オプションを提供します。これまで使用したことがない場合でも、複数のデザイン間のトレードオフや特性を一か所で検討できる優れたツールとして、ぜひDesign Explorerをお試しください。
ライアン・レキベッツが述べたように、DOE 応答シミュレーションツールの強化により、統計原理に基づいて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。
11月14日（金）に開催される開発者向けチュートリアル「DOE応答をシミュレートする新機能」へのご登録をご検討ください。JMP AnalyticsソフトウェアテスターのMark Bailey氏（@Mark_Bailey ）とJacob Rhyne氏（@jacob_rhyne ）が講演します。デモをご覧いただき、ご質問にもお答えします。
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