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• Can today’s cyclists be trusted or are they pedaling through deceit? A statistical analysis of cheating in the Tour de France's history

  The quest for Tour de France glory has driven cyclists to transcend the boundaries of human potential. Transcending those boundaries has led some cyclists down the unscrupulous path of winning at any cost. This blog looks at past winners – both scrupulous and unscrupulous – to determine if today’s cyclists can be trusted.

  Peter_Hersh

  JMP Blog |

  Jul 11, 2025 1:05 PM

  17218 views | 18 replies
  

• JMP is Pythonic! Enhanced Python Integration in JMP 18

  JMP 18 has a new way to integrate with Python. The JMP 18 installation comes with an independent Python environment designed to be used with JMP. In addition, JMP now has a native Python editor and Python packages specific to JMP. This JMP Python environment has enhanced connectivity and interaction with JMP, which means using Python with JMP has never been easier. In this series of blog posts, I ...

  SamGardner

  JMPer Cable |

  Jul 10, 2025 10:53 AM

  10768 views | 12 replies
  

• Vroom! Vroom! Vroom! Join the JMP Summer Challenge: Motorsport edition

  To celebrate JMP’s partnership with telemetry expert and MotoGP Performance Engineer Mirco Bartolozzi, we invite you to sign up for a veritable data visualization grand prix. Use JMP with real motorsport data to uncover the complexity of this real-world challenge. Submit your results by Aug. 24, 2025 for a chance to win. Judges include a panel of experts experienced in analytics, engineering, and ...

  gail_massari

  JMP Blog |

  Jul 10, 2025 10:02 AM

  57 views | 0 replies
  

• 外れ値の影響を小さくする「ロバストのあてはめ」オプションの利用場面

  下図は、JMPの「二変量の関係」で表示したレポートです。どちらのグラフでも、Y軸の「トリグリセリド」に他のデータより値が極端に大きい値（外れ値とみなせる値）が存在することがわかります。これら外れ値の影響を小さくする「ロバストあてはめ」を行ったものが、緑色の線です。   JMPの「二変量の関係」では、Yに連続変数、Xに連続変数を指定したときの「二変量」のレポート、およびYに連続変数、Xに名義変数・順序変数を指定したときの「一元配置」のレポートにおいて、「ロバストなあてはめ」のオプションを適用できます。     本記事では、データに外れ値が含まれて場合の対処方法を示し、その一つであるロバスト推定について、通常の推定方法と比較しながら、その考え方と実施例を解説します。   以前、あるJMPのお客様から、JMPにはこのロバストな推定機能があるのが良いとのコメントを頂いたことがあり、他のユーザー...

  Masukawa_Nao

  Naohiro Masukawa |

  Jul 9, 2025 11:45 PM

  40 views | 0 replies
  

• 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。

  JMP_Taiwan

  JMP Blog |

  Jul 7, 2025 6:36 AM

  85257 views | 3 replies
  

• AI Riddle

  Please don't publish the explanation for this riddle.

  Craige_Hales

  Uncharted |

  Jul 3, 2025 8:57 PM

  593 views | 1 replies
  

• Assessing the heterogeneity of treatment effects within subgroups

  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.

  Richard_Zink

  JMPer Cable |

  Jul 3, 2025 6:00 AM

  124 views | 0 replies
  

• Dennis Lendrem explains why design of experiments is essential for discovery

  Dennis Lendrem’s LinkedIn newsletter, Apes in Lab Coats, has spawned two books.          

  anne_milley

  JMP Blog |

  Jul 1, 2025 10:02 AM

  338 views | 0 replies
  

• Introducing the Subgroup role in the Response Screening and Fit Model platforms of JMP Pro 19

  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.

  Richard_Zink

  JMPer Cable |

  Jul 1, 2025 6:30 AM

  132 views | 0 replies
  

• 工程の異常を探索する「モデルに基づく多変量管理図」の活用

  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...

  Masukawa_Nao

  Naohiro Masukawa |

  Jun 30, 2025 5:00 PM

  265 views | 0 replies
  

• Digging up Bones: Fisbone Diagrams

  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". 

  Byron_JMP

  Byron Wingerd's Blog |

  Jun 29, 2025 8:21 AM

  1362 views | 6 replies
  

• File Exchange transitioning to JMP Marketplace

  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.

  AllisonHines

  JMP Blog |

  Jun 27, 2025 5:26 AM

  309 views | 3 replies
  

• I didn’t know I was a STEM professional

  "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 

  KirstenCrannell

  JMP Blog |

  Jun 23, 2025 12:16 PM

  5554 views | 13 replies
  

• A more dynamic survival analysis experience

  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.

  Richard_Zink

  JMPer Cable |

  Jun 18, 2025 6:47 AM

  234 views | 0 replies
  

• Statistical Thinking (STIPS) course has a new home

  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.

  AllisonHines

  JMP Blog |

  Jun 16, 2025 11:23 AM

  362 views | 0 replies
  

• Monte Carlo for Monty Hall

  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.          

  Jed_Campbell

  JMP Blog |

  Jun 16, 2025 7:56 AM

  504 views | 2 replies
  

• The QbD Column: Applying QbD to make analytic methods robust

  This post shows how the Definitive Screening Design can be used to assess and improve analytic methods.

  ronkenett

  JMP Blog |

  Jun 11, 2025 3:26 AM

  5175 views | 1 replies
  

• JMP® Marketplace feature: Graphs for the Experimenter

  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 ...

  LandraRobertson

  JMP Blog |

  Jun 9, 2025 6:28 PM

  266 views | 0 replies
  

• Assessing the duration of overlap of medications and adverse events

  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.

  Richard_Zink

  JMPer Cable |

  Jun 9, 2025 6:00 AM

  212 views | 0 replies
  

• JMPで「ダンベルチャート」を描く方法　～2つの数値に変化や差を比較するために～

  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...

  Masukawa_Nao

  Naohiro Masukawa |

  Jun 8, 2025 5:00 PM

  288 views | 0 replies