Parte 1
Introducción a JMP 19 que abarca la organización de tablas de datos, la selección predictiva, la construcción de gráficos, los diseños D-óptimos personalizados, las semillas aleatorias y los perfiladores interactivos, con participantes que formulan preguntas prácticas sobre la interpretación del modelo, la reproducibilidad y el intercambio de resultados.
Parte 2
Diseño personalizado y diseño de experimentos sencillo, correlación, factores de confusión, diseño fraccional, potencia y tamaño de la muestra, ajuste de modelos, RSM, diseño aumentado, bloques aleatorios, modelos mixtos, preajustes, uso compartido de perfiles, recursos de capacitación
