Masey O'Neill ha sido una usuaria de JMP desde que llegó a AB Vista. Descubrió pronto que ofrecía una funcionalidad que no podía encontrar en ninguna otra parte. Luego, en 2011, su equipo conoció JMP Pro.
"Apenas empezábamos a comprender los métodos lineales", explica, "y nuestro representante de JMP dijo: 'Quizás les gustaría ver estos métodos no lineales, como los árboles de decisión y las redes neuronales'". Les gustó bastante.
Luego, aprendieron sobre las características de validación de modelos en JMP Pro. "Y pensamos: 'Sí, eso es muy valioso, ya que nos da mucha más confianza en nuestros modelos'".
Masey O'Neill es capaz de combinar todos los experimentos que AB Vista lleva a cabo en todo el mundo en una sola base de datos, independientemente del diseño del ensayo. Luego, utiliza un método de partición, tal vez un árbol de decisión, para analizar esos datos en confianza.
"Si el resultado de interés es la eficacia de uno de nuestros productos en particular, podemos usar ese análisis para decir en qué situación funciona mejor: cuáles son los principales factores que impulsan el mejor funcionamiento de nuestros productos".
Los árboles de decisión permiten al equipo examinar factores interactivos, dice Masey O'Neill, lo que aporta una profundidad considerablemente mayor a la investigación y genera información mucho más rica.
Descubriendo lo desconocido
La investigación que Masey O'Neill y sus colegas han realizado sobre Econase XT, una enzima de alimentación animal y uno de los productos insignia de AB Vista, es un buen ejemplo de dónde JMP Pro ha mejorado la información.
El equipo recopiló los resultados de 85 ensayos sobre la enzima, los combinó y los analizó con JMP Pro, y pudo determinar con qué otros aditivos funciona mejor. Básicamente, les permitió llevar a cabo un único experimento, examinando múltiples factores interactivos, y descubrir asociaciones que de otro modo no habrían identificado.
"Ahora podemos decir que cuando se tiene una dieta basada en el maíz, como en los Estados Unidos, la grasa también es particularmente importante para garantizar que el producto funcione bien", explica Masey O'Neill. "Esto nos permite aconsejar a nuestros clientes que si van a usar maíz, entonces también deberían considerar el nivel de grasa".
"Y esto lo sabemos por la modelización predictiva que hemos hecho con JMP. El punto realmente importante aquí es que no habríamos sido capaces de adivinar eso a partir de un solo experimento. Si hubiéramos hecho un experimento que comparara una dieta a base de maíz con una dieta a base de trigo, no habríamos sido capaces de analizar la grasa al mismo tiempo".
Econase XT mejora la digestibilidad de la dieta integral. Mejora la digestión de aminoácidos, grasas y carbohidratos. Más nutrientes significan menos costos de alimentación y menos producción de desechos en el medio ambiente: una solución agrícola más sostenible.
Análisis "adecuado y exhaustivo"
Masey O'Neill utiliza una serie de herramientas de JMP casi todos los días (el análisis de la varianza es otro de sus favoritos), porque, según ella, "un análisis estadístico adecuado y exhaustivo" es fundamental para su trabajo. JMP Pro ofrece justamente eso, y con facilidad. Masey O'Neill subraya la facilidad de uso del software, ya que se requiere poca capacitación. Los análisis se repiten rápida y eficazmente, lo que supone una gran ayuda para la productividad.
También aprecia el valor que JMP aporta a la hora de ilustrar sus hallazgos.
"Utilizamos las distribuciones para mostrar los puntos importantes de regresiones múltiples", dice. "Por ejemplo, usaremos árboles de decisión para definir los factores interactivos involucrados en la predicción de una variante de respuesta".
Intentar explicarle esto a alguien que no está familiarizado con las estadísticas puede ser difícil, dice. Pero graficar las distribuciones de todas las variables con la plataforma de Distribución de JMP simplifica las cosas considerablemente.
La plataforma de Distribución ofrece "una forma muy agradable y muy clara para mostrarle los datos al cliente. Es algo muy simple de hacer en JMP".
