J'utilise JMP depuis la version 4 et SAS depuis avant JMP. Avant ma retraite, j'ai dispensé des formations statistiques utilisant diverses méthodes JMP et j'ai promu JMP au sein de mon entreprise. J'ai présenté régulièrement les résultats de ces travaux lors de réunions d'utilisateurs JMP. Après ma retraite, j'ai créé une société de conseil indépendante et je poursuis mes activités. J'ai récemment constaté un déclin général des compétences en analyse statistique de données réelles dans de nombreux domaines universitaires au Japon (à l'exception des statistiques cliniques). Pour moi, la conception expérimentale est indispensable à l'apprentissage de la théorie statistique et à son application pratique. Le thème de l'année dernière portait sur le dimensionnement des échantillons expérimentaux. L'objectif était de permettre aux chercheurs d'estimer la sensibilité minimale de détection (SMD) pour une nouvelle expérience sur une échelle latine, avec une taille d'échantillon fixe, en utilisant l'erreur quadratique moyenne (RMSE), qui correspond à la racine carrée de la somme moyenne des carrés des résidus des données expérimentales antérieures sur une échelle latine. Les fonctions de distribution t disponibles dans les scripts JMP incluent des fonctions de distribution t non centrées ; il est donc difficile d'affirmer que cela soit possible en les utilisant. Cependant, j'ai été ravi de constater qu'on pouvait y parvenir en utilisant astucieusement l'outil « Sample Size Explorer » du DOE. Cette année, nous nous concentrerons sur les expériences de partitionnement atavique.
