J'utilise SAS depuis avant JMP4. Dans mon ancienne entreprise, j'ai dispensé des formations statistiques avec différentes versions de JMP, tout en assurant la promotion de JMP au sein de l'entreprise. J'ai occasionnellement présenté les résultats de ces travaux lors des réunions des JMPers. Après ma retraite, j'ai créé un cabinet de conseil indépendant où j'exerce toujours. Récemment, j'ai réalisé que la capacité à analyser statistiquement des données réelles est en déclin dans de nombreux domaines universitaires au Japon (à l'exception des statistiques cliniques). Pour moi, la conception expérimentale a été essentielle à l'apprentissage de la théorie statistique et à sa mise en pratique. Cette fois, le sujet porte sur la conception d'échantillons expérimentaux. Le défi que j'ai dû relever était de permettre aux chercheurs en expérimentation d'estimer la sensibilité minimale détectable (MDD) pour une nouvelle expérience en carré latin avec un échantillon fixe, en utilisant la racine carrée de la somme moyenne des carrés (RMSE) des résidus d'expériences précédentes en carré latin. La fonction de distribution t disponible dans les scripts JMP inclut une fonction de distribution t non centrale ; il est donc difficile d'affirmer que cela soit réalisable. Heureusement, j’ai pu découvrir ce qui pouvait être fait en utilisant le « Sample Size Explorer » du DOE de manière créative, ce qui était très encourageant.
