JMP 的最新版本為實驗設計 (DOE) 平台帶來了一系列全新更新，包括全新工具和更聰明的工作流程，讓您更容易設計、模擬和探索實驗。無論您是篩選因子、模擬回應、規劃樣本量，還是試圖找出失敗的根本原因，都能找到新的嘗試。
使用 BayesFLo 實現更聰明的故障定位
在 JMP 的 DOE 專家中，我們最熱衷的主題之一是測試複雜系統（包括統計軟體） 。但是，當您使用覆蓋陣列並發現故障時，通常會留下一長串可疑組合，而沒有明確的起點。
JMP 19 中的貝葉斯故障定位 (BayesFLo) 功能為我們提供了一種更聰明的方法來尋找根本原因。 BayesFLo 是基於 Irene Ji 在博士期間的研究，並在 Joseph Morgan 和 Jacob Rhyne 的幫助下將其應用於 JMP，為覆蓋陣列分析平台增添了機率方面的新意。
新功能？ BayesFLo 不再只是計算某個組合在故障中出現的次數，而是使用貝葉斯推理，根據組合成為故障元兇的可能性對其進行排序。這意味著更少的關聯，更清晰地了解從何處入手，充分利用您的領域知識，並根據後驗機率產生排序清單。
想試試嗎？前往 JMP Pro 19 中的“DOE”>“特殊用途”>“覆蓋陣列”>“分析”，找到新的“按機率排序”複選框，即可顯示 BayesFLo 選項。
功率和樣本量探索者獲得提升
如果您之前使用過 JMP 內建的樣本量探索器，那麼您會感覺非常熟悉，同時您也會注意到一些不錯的升級。 Caleb King 在 Yeng Saanchi 和 Jacob Rhyne 的幫助下，將這些功能直接嵌入到 JMP 中，這意味著它們現在更加強大，反向查找功能也更加靈活，能夠處理更大的樣本量。您可以：
- 點擊“設定目標響應”可以更直觀地求解功率或其他變數。
- 將您的設定儲存為 JMPDOE 文件，以便與同事共用或稍後重新存取。
這些更新使得樣本量探索器更加靈活、更強大，並且更容易在未來版本中繼續開發。
雖然您應該嘗試所有這些，但您可能還想查看一些其他新的探索器：
參數公差區間探索器
如果您曾經想探索基於抽樣不確定性的公差界限或區間所包含的額外“緩衝”，現在您可以直接使用新的參數公差區間探索器來實現，該探索器位於 DOE>樣本大小探索器>可靠性下。
從常態分佈、對數常態分佈、指數分佈、威布爾分佈和單因子變異數 (SEV) 等分佈中進行選擇，並了解樣本大小和分佈參數如何影響公差邊界的寬度或超出範圍。這對於非常態分佈尤其有用。
非參數公差區間 探險家
JMP 19 還引入了全新的非參數公差區間置信度探索器，旨在幫助您了解樣本量和順序統計量如何影響非參數公差界限或區間的置信度。您可以在“實驗設計 (DOE)”>“樣本量探索器”>“可靠性”下查看此探索器。
驗收單次抽樣計劃探索器
正在規劃單次驗收抽樣測試？全新的「驗收單次抽樣計畫探索器」為您提供一個刻畫器式介面，無論您使用的是批量抽樣（超幾何）還是二項式抽樣，都能探索樣本量、失效數量和缺陷率之間的相互影響。您可以設定 AQL 和 RQL 值，計算驗收機率或風險水平，並查看顏色編碼的參考線來指導您的決策。您可以在“實驗設計 (DOE)”>“樣本量探索器”>“品質”下找到它。
更聰明的類比響應
模擬設計實驗的反應是收集資料前嘗試設計的好方法。感謝 Mark Barley、Joseph Morgan 和 Jacob Rhyne 的出色合作，JMP 19 為我們提供了極大的響應模擬靈活性。全新的增強型響應模擬功能可讓您使用隨機係數模擬響應——這是模擬響應的好方法，您可以研究當只有少數係數非零（且幅度不同）時響應（和建模）會發生什麼變化。隨機係數提供了一些選項，可以強制執行效應稀疏性、效應層次結構和模型遺傳性，這些都是我們在設計實驗時所依據的假設。
以前，「模擬回應」中的「隨機係數」選項僅在 Easy DOE 中可用，並且不考慮模型的結構。現在，您可以：
- 控制有多少效果處於活動狀態（稀疏性）。
- 相對於主效果（層次結構）的尺度交互作用與二次函數。
- 確保如果二階效應活躍，則其相關的主效應也活躍（遺傳）。
您還可以重置隨機種子以提高可重複性，將係數初始化為常數，並調整每種效應類型的有效比例。無論您是在教學、測驗還是僅僅探索設計，此更新都使您能夠更輕鬆地基於合理的統計原理模擬真實的回應。這些新選項在我們大多數 DOE 平台中均可使用，當您在建立資料表時選擇「模擬回應」時，它們就會顯示出來。
現代篩選設計現已加入 Design Explorer
設計探索器一直以來都是快速比較自訂設計的熱門工具，JMP 19 對此進行了重大升級。現在，您可以直接在設計探索器中探索確定性篩選設計 (DSD) 和其他現代篩選選項，無需建立多個表格或在平台之間切換。
此更新使得建立和比較具有不同數量的中心點或額外運行的 DSD 變得更加容易，並探索先前隱藏在經典>因子篩選>篩選設計中的近正交陣列（NOA）和正交混合水平設計（OML）。
只需啟動“自訂設計”，如果您有一個包含連續和兩級分類因子的主效應模型，並且能夠適應這些設計，設計探索器就會提供這些附加選項。即使您以前從未使用過，也可以嘗試設計探索器，它是一種在一個地方探索多個設計的權衡和屬性的好方法。
正如@Ryan_Lekivetz所提到的， DOE模擬回應工具的豐富功能使用戶能夠基於統計原理模擬由隨機係數產生的回應。這使得用戶能夠基於建模方差和均值的合理原理快速模擬響應。
歡迎報名參加11月14日星期五的開發者教學：模擬DOE回應的新功能。該教學由JMP分析軟體測試員Mark Barley @Mark_Bailey和Jacob Rhyne @jacob_rhyne主講。他們將進行演示並解答您的問題。
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