He sido usuario de JMP desde la versión 4, y también he usado SAS desde antes de JMP. Antes de jubilarme, impartí formación estadística utilizando diversos métodos de JMP y promoví JMP dentro de mi empresa. Presenté los resultados de este trabajo en reuniones de usuarios de JMP de vez en cuando. Tras jubilarme, fundé una empresa de consultoría independiente y sigo con mis actividades. Recientemente, me he dado cuenta de que la capacidad de analizar estadísticamente datos reales en muchos campos académicos en Japón (excluyendo la estadística clínica) está disminuyendo en general. Para mí, el diseño experimental era indispensable para aprender la teoría estadística y para su aplicación práctica. El tema del año pasado estaba relacionado con el diseño de tamaños de muestra experimentales, y el reto consistía en permitir a los investigadores experimentales estimar la sensibilidad mínima de detección (MDD) para un nuevo experimento de escala latina con un tamaño de muestra experimental fijo, utilizando el RMSE, que es la raíz cuadrada de la suma media de los cuadrados de los residuos en datos experimentales previos de escala latina. Las funciones de distribución t disponibles en los scripts de JMP incluyen funciones de distribución t no centrales, por lo que es difícil afirmar que esto se pueda lograr usándolas, pero me alegró mucho descubrir que se podía hacer utilizando ingeniosamente el "Explorador de tamaño de muestra" del Departamento de Energía de EE. UU. Este año, nos centraremos en experimentos de partición atávica.
