實驗設計 (DOE)入門:經典篩選設計與全因子設計
實驗設計(DOE) 常應用在醫療、生技製藥及高科技製造等產業,做為降低實驗次數及成本的一種方法,在進行實驗設計時有哪些重要原則與步驟?傳統實驗方法中的經典篩選設計與全因子設計的概念與應用有哪些?本篇文章將介紹DOE基本原則、經典篩選設計與全因子設計方法的概念與應用案例。
實驗設計(DOE) 常應用在醫療、生技製藥及高科技製造等產業,做為降低實驗次數及成本的一種方法,在進行實驗設計時有哪些重要原則與步驟?傳統實驗方法中的經典篩選設計與全因子設計的概念與應用有哪些?本篇文章將介紹DOE基本原則、經典篩選設計與全因子設計方法的概念與應用案例。
The forthcoming Subgroup Screening report within JMP Clinical 19 is a straightforward way to assess how the treatment effect (or the treatment response, in the case of single-arm studies) for a particular endpoint can vary across subgroups and which factors might contribute to this heterogeneity.
Dennis Lendrem’s LinkedIn newsletter, Apes in Lab Coats, has spawned two books.
The new Subgroup role in Response Screening and the Response Screening personality of Fit Model make it easy to explore endpoints within subgroups of observations.
先日、JMPジャパン事業部で実施したイベントにおいて、ご発表された方の一人から、ルートコーズ(根本原因)を特定方法の一つとして、多変量管理図が紹介されていました。 さらに、このイベントにご参加された方を対象としたアンケートでは、この「多変量管理図」の機能が有用に感じたというコメントを多くいただきました。 多変量管理図自体は、以前から品質管理における管理図の一種として知られていますが、JMPに搭載されている「モデルに基づく多変量管理図」(MDMVCC; Model Driven Multivariate Control Chart)は、多変量の工程を監視できるだけではなく、個々の工程の全体的な変化の寄与を対話的に掘り下げて調査し、工程を診断することができます。 「モデルに基づく多変量管理図」のレポート 本記事では多変量管理図の概要や役割を説明し、JMPの「モデルに基づく多変量...
Fishbone diagrams can be phenomenally useful, but in general are a giant pain to draw. In this blog I'm digging in to an often forgotten "Diagram Platform".
Since its launch in October 2024, the JMP Marketplace has served as a central hub for secure, quality-controlled JMP extensions. To offer you the best possible experience, we're streamlining our platforms and phasing out the File Exchange.
"I’m not tech savvy. I just don’t get math. It’s like a foreign language. I can’t do this." - Kirsten Boyd, Newburyport High School
The forthcoming Dynamic Survival report for JMP Clinical 19 provides a more informative and interactive experience for summarizing time-to-event endpoints from the ADTTE ADaM domain.
Our popular Statistical Thinking for Industrial Problem Solving (STIPS) course, which is hosted by our colleagues in SAS Education, is being transitioned to the new SAS learning platform.
The Monty Hall problem is a fun and seemingly paradoxical thought experiment that has confounded many smart people. It happens to be fairly straightforward to solve using JMP, and it presents an opportunity to learn a little about column formulas at the same time. Read on to learn more.
This post shows how the Definitive Screening Design can be used to assess and improve analytic methods.
A compelling component of presenting research is graphs of data collected and the story those visualizations tell. The Graphs for the Experimenter add-in helps JMP users in the life sciences create visualizations in Graph Builder. The add-in offers templates for commonly used analyses and gives researchers a start with using graphs to explore data and share discoveries. Watch the video below to ...
The forthcoming Co-occurrence report in JMP Clinical 19 enables users to explore all pairs of occurrences that happen simultaneously within a patient overlapping in time.
下の図は、2000年~2024年の6月における、日ごとの最高気温の平均(青色の点)と最低気温の平均(赤色の点)線で結んだグラフです。 上記の説明だけでも、このグラフが何を示しているか、おおよそイメージできるのではないでしょうか。 このように、2つの数値(例:最低気温と最高気温)を線で結ぶことで、ダンベルのような形になることから、このグラフは「ダンベルチャート(Dumbbell Chart)」と呼ばれています。 ダンベルチャートは、2つの値の差や変動幅を視覚的に表現する際に有効で、特に時間的変化やグループ間の差を示すのに適しています。 本記事では、JMPの「グラフビルダー」を使って、このダンベルチャートを作成する方法をご紹介します。 グラフビルダーでは、直接「ダンベルチャート」というグラフタイプはありません。作成するポイントとしては、「区間」ゾーンに2つの数値変数を指定...
Specifying constraints in a DOE can seem daunting, but it can be much easier than you imagine if you use some of the other tools in JMP to do the heavy lifting.
Have you ever had to create a mixture design with constraints on the concentration of at least one of the mixture components based on its variant? If so, this blog shows you how to tackle this problem in mixture DOE to create a design that is random but also adheres to the desired constraints.
Why doesn't my code work when I try to use a variable as an argument to ...?
The forthcoming Nearby Occurrences report enables users to define reference occurrences of interest and find nearby occurrences that appear within time windows around start or stop dates, as well as those nearby occurrences that may have any overlap in time between reference and nearby occurrences.