高橋幸雄我在 JMP4 之前就一直在使用 SAS。在之前的公司，我使用各種版本的 JMP 進行統計培訓，同時在公司內部推廣 JMP。我偶爾會在 JMPer 會議上展示這項工作的成果。退休後，我創辦了一家自主經營的顧問公司，並繼續在那裡工作。最近，我意識到，在日本的許多學術領域（臨床統計學除外），統計分析真實世界數據的能力正在整體下降。對我來說，實驗設計對於學習統計理論並將其應用於實踐至關重要。這次的主題與實驗樣本數的設計有關。我面臨的挑戰是，如何讓實驗研究人員能夠使用先前拉丁方實驗殘差的均方根 (RMSE) 來估算樣本量固定的新拉丁方實驗的最小可檢測靈敏度 (MDD)。 JMP 腳本中提供的 t 分佈函數包含一個非中心 t 分佈函數，因此很難說能否使用它來實現這一點。幸運的是，我能夠創造性地發現使用 DOE 的「樣本量探索器」可以做些什麼，這非常令人鼓舞。
BioStat Research Institute Co., Ltd. 代表董事
