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• An overview of features in JMP® Clinical to analyze adverse events

  Richard summarizes all the ways in which JMP Clinical provides greater insight into the safety of novel treatments by reviewing the reports available for adverse events.

  Richard_Zink

  JMPer Cable |

  May 23, 2025 7:22 AM

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• Recurrence: An analysis of adverse events whose time has come in clinical trials

  A recurrence analysis acknowledges that an adverse event may occur more than once within a patient over time and accounts for these re-appearances within the analysis. Going further, recurrence analysis accounts for the timing at which the events occur. The Recurrence Report in the forthcoming JMP Clinical 19 makes it easy to screen a clinical trial for noteworthy safety issues while considering p...

  Richard_Zink

  JMPer Cable |

  May 20, 2025 7:19 AM

  617 views | 0 replies
  

• 10% 的失效率，背後藏著多少設計關鍵？解密可靠度分析

  在智慧製造與精益轉型的浪潮下，產品與系統的「可靠度」早已不再是傳統的品質管控指標，而是影響客戶滿意度、品牌信任與運營效率的核心競爭力。從消費電子、汽車零部件，到工業設備與半導體產品，可靠度分析正快速成為工程團隊不可或缺的關鍵能力。 可靠度是指產品在特定時間和使用條件下無故障運行的能力。從資料分析的角度出發，我們通常會通過「壽命分佈模型」來描述產品的失效時間分佈，其中最常見的是 Weibull分佈，它可以精準描繪不同時間點的失效率與風險函數。

  JMP_Taiwan

  JMP Blog |

  May 14, 2025 6:13 PM

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• 如何做到分析效率提升30%？2大半導體製程優化關鍵

  在半導體產業的工作生態中，常常需要對面對的不良狀況找出問題來源，迅速地導入改善對策，而其中最為困難的階段是如何快速地從動輒上百上千的參數中，尋找出最相關的影響因子。以往，可能只能依靠工程師的過往經驗，慢慢的對懷疑的參數試錯找出關鍵因子，這樣的方式不僅耗時曠日，也可能忽略其中重要的指標。如何快速找到製程可以優化的方向，絕對是每一個工程團隊所面臨的一大挑戰。

  JMP_Taiwan

  JMP Blog |

  May 14, 2025 6:13 PM

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• Updating a JMP data table from a spreadsheet made easy - Part 1

  Get your current JMP data table updated with new data from a (vertical structured) spreadsheet, preserving your made changes in the current data table.

  martindemel

  Martin Demel's Blog |

  May 5, 2025 9:47 AM

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• Digging deep into interactions with the Moderation and Mediation Add-In for JMP Pro

  The Moderation and Mediation Add-In for JMP Pro makes it easy to use methodologies that are popular amongst social scientists (like me!). But these methodologies can be useful in other settings, too. In this blog post, I’ll demonstrate how to use the add-in while modeling chemical purity as a function of catalyst concentration and temperature.

  haleyyaremych

  JMPer Cable |

  May 2, 2025 6:00 AM

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• AQbDに基づく分析法開発の実践例　～実験計画法（DOE）を用いたHPLC条件の最適化～

  本記事では、医薬品の分析法開発における実験計画法（DOE）をJMPを用いて実施する例を紹介します。   近年、分析法の開発に関するガイドラインである ICH-Q14の整備が進んでおり、"より進んだ手法を活用した分析法"が注目されています。   分析法の開発において品質を科学的根拠に基づいて検討する手法は、AQbD（Analytical Quality by Design）と呼ばれており、その実現方法の一つとして、実験計画法（DOE)の活用が提唱されています。   例えば、以下のようなHPLCの構成において、最適な操作条件を求めることが、分析法開発の一例として挙げられます。         分析例：HPLCの操作条件最適化 目的：日本薬局方が定めるピークの完全分離（分離度 ≧ 1.5）を実現する分析法を開発する。   この目的を実現するために、実験計画法の考え方に基づいて実験を行い、得られ...

  Masukawa_Nao

  Naohiro Masukawa |

  Apr 30, 2025 11:29 PM

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• Limpieza y Automatización de Datos (vídeo en español)

  Automatiza tu trabajo y mejora tu productividad con JMP

  MarilynWheatley

  JMP Blog |

  Apr 29, 2025 6:00 AM

  623 views | 0 replies
  

• Efficient subgroup visualization: JMP UpSet Plot Add-in for clinical trials and beyond!

  This blog was authored by Shuying Han. Shuying Han developed the UpSet Plot add-in as part of the Biostatistics Undergraduate Summer Internship (BUSI) program at the University of North Carolina at Chapel Hill.     Introduction
  
  Nowadays, statistical studies and clinical trials aim to uncover and communicate the stories within data, transforming raw numbers into meaningful insights. Data visualiza...

  Richard_Zink

  JMPer Cable |

  Apr 24, 2025 9:00 AM

  472 views | 0 replies
  

• Introducing the JMP Wish List Prioritization Survey!

  We are thrilled to invite you to take part in the pilot of the JMP Wish List Prioritization Survey, set to launch on July 3! Your feedback is invaluable as it will play a pivotal role in shaping the future of JMP by highlighting the ideas that hold the most significance to you.   Survey overview
  
  Within this survey, you will be provided with 100 "coins" to allocate to your preferred ideas. You have...

  LandraRobertson

  JMP Blog |

  Apr 23, 2025 9:55 AM

  2008 views | 6 replies
  

• New version of the JMP Forest Plot Add-In

  Xueting Wang wrote this blog post. Xueting Wang developed this add-in as part of the Biostatistics Undergraduate Summer Internship (BUSI) program at the University of North Carolina at Chapel Hill.     Introduction What data visualization do you use when you want to view the evidence from different studies and interpret the overall findings of a systematic review? The forest plot is a good choice...

  Richard_Zink

  JMPer Cable |

  Apr 22, 2025 12:31 PM

  507 views | 0 replies
  

• Getting started with Python integration in JMP® 18

  Get familiar with the Python integrated development environment (IDE) in JMP 18 and learn how to: Locate the Python IDE.Run a simple example.Install Python packages.Run JSL script from Python.Send a Python variable to JSL.Create a JMP data table from Python.

  yasmine_hajar

  JMPer Cable |

  Apr 21, 2025 5:38 AM

  25683 views | 18 replies
  

• 15 Years and Counting: Explore the new JMP Discovery papers

  Learn about how JMP users from notable organizations explore data and overcome obstacles. See and read presentations from over 55 JMP Discovery Summits. 

  gail_massari

  JMP Blog |

  Apr 15, 2025 1:02 PM

  591 views | 0 replies
  

• Lasso回帰の有効性をシミュレーションで確認　～多重共線性のあるデータに対して～

  機械学習の分野では、変数が多いデータを扱うことが多く、そのようなデータを扱うと多重共線性が発生することがあります。その際、多重共線性を回避する手法であるLassoをはじめとする正則化回帰が用いられることがあります。   JMP Proでは「一般化回帰」という手法としてこの正則化回帰を利用でき、パラメータ推定値（回帰係数）を収縮や変数選択によって、多重共線性を影響を抑えた安定したモデル推定が可能になります。   以下の図は、Lassoによって回帰係数が収縮されたときの様子を示しています。レポート「元の説明変数に対する推定値」を見ると、効果の小さい説明変数は0（ゼロ）に収縮されており、Lassoが変数選択を行っていることが確認できます。 では、多重共線性が存在するデータについて、Lasso回帰はどのように有効なのでしょうか。本記事では、応答（Y）との真の関係をあらかじめ定めた仮想データを用い...

  Masukawa_Nao

  Naohiro Masukawa |

  Apr 14, 2025 5:00 PM

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• OneDrive and SharePoint Data Connectors Authentication

  This blog post is intended to help you understand and troubleshoot the OneDrive and SharePoint Data Connectors authentication process.

  willmorgan

  JMPer Cable |

  Apr 11, 2025 4:59 AM

  574 views | 1 replies
  

• Data integrity challenges and solutions: Expert insights from Chandramouli Ramnarayanan

  Data integrity is essential for accurate predictive modeling, regulatory compliance, and business efficiency. I spoke with Chandramouli Ramnarayanan, Global Technical Enablement Engineer at JMP, about the biggest data challenges companies face and the best strategies for improving data quality. From statistical monitoring to design of experiments (DOE) and anomaly detection, Chandra shares expert ...

  carla_paquet1

  JMP Blog |

  Apr 3, 2025 11:00 AM

  966 views | 0 replies
  

• JMPのグラフビルダーで作る「サンキーダイアグラム」の描き方

  みなさんは、次のようなグラフをご覧になったことはありますでしょうか？近年、さまざまな分野で活用されているグラフです。   このグラフをはじめて見る方も、何となくその意味を感じ取ることができるのではないでしょうか。 このグラフは、「サンキーダイアググラム（Sanky Diagram）」と呼ばれています。   上記のグラフは色の好みを尋ねたアンケートの結果例です。「一番好きな色」、「性別」、「年齢」という設問を横軸に配置しており、各軸における間隔の太さは、回答数の割合に比例しています。   グラフからは「50代はBlueを好む割合が高い」、「40代の女性はPurpleを好む割合が高い」などの傾向が一目でわかります。   本記事では、まずサンキーダイアグラムの概要を説明し、その後、2つの分析例をもとに、JMPでサンキーダイアグラムを描く方法を紹介します。記事の最後には、操作方法を示したビデオも...

  Masukawa_Nao

  Naohiro Masukawa |

  Mar 31, 2025 5:18 PM

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• The art of what’s possible in semiconductor: Narrowing the variable list in design of experiments (DOE)

  Is it possible to optimize a plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) with just 25 test wafers? Absolutely! In semiconductor manufacturing, constraints such as a 25-wafer run on a tool are common, but they don’t have to limit success. Leveraging process data to inform experiment design is a winning strategy for getting effective results with limited resources.

  Jason_Wiggins

  JMP Blog |

  Mar 31, 2025 4:57 PM

  1270 views | 2 replies
  

• Procter & Gamble veteran describes an analytics journey that saved millions

  Procter & Gamble veteran Cy Wegman on the importance of a data-driven culture, key leadership attributes, and more.

  anne_milley

  JMP Blog |

  Mar 28, 2025 12:21 PM

  3747 views | 3 replies
  

• RUTF食品研發案例：使用混料設計實驗精準改善配方

  對食品研發來說，每一次實驗都可能浪費原料與時間。透過有系統的實驗設計與數據分析，這家公司做到了「用最少的試驗，得到最多的資訊」。

  JMP_Taiwan

  JMP Blog |

  Mar 26, 2025 3:59 PM

  758 views | 1 replies