Minitab Statistical Software ha sido siempre la herramienta de estadística más sencilla de utilizar y los nuevos tutoriales incorporados en
Minitab 16 son la forma idónea de adquirir rápidamente las habilidades necesarias para alcanzar mejores resultados utilizando esta potente herramienta.
Para ayudar al usuario de Minitab a descubrir toda la potencia de que dispone para analizar los datos, los tutoriales incorporados en Minitab han sido completamente reinventados: 45 nuevos tutoriales que proporcionan instrucciones paso a paso sobre cómo utilizar las prestaciones más populares de Minitab que se encuentran en el menú
Ayuda > Tutoriales (
Help > Tutorials).
Cada tutorial se encuentra dividido en 3 secciones: Usos (Uses), Datos (Data) y Cómo (How To). Al entrar en un tutorial y elegir un concepto, la sección
Usos describe cómo la técnica seleccionada puede aplicarse en escenarios de la vida real. La sección
Datos proporciona un breve resumen de las especificaciones de los datos y muestra la apariencia que debería tener el documento de Minitab (worksheet). Por último, la sección
Cómo guía al usuario paso a paso a través de un ejemplo utilizando uno de los más de 500 conjuntos de datos incorporados en Minitab.
Estos 45 tutoriales ayudarán a los usuarios a entender el por qué y el cómo utilizar algunas de las prestaciones más potentes de Minitab y así obtendrán el máximo beneficio de analizar los datos. Y para aprender todavía más, le recomendamos consultar los más de 30 tutoriales adicionales
Acceso al poder de Minitab.
Los golfistas siempre están buscando formas de mejorar su juego y en consecuencia los fabricantes de accesorios están siempre buscando formas de proporcionar a sus clientes una posición ventajosa.
Cleveland Golf, un fabricante de palos de golf internacionalmente reconocido con una fuerte tradición innovadora, quiso explorar formas de mejorar el rendimiento de sus drivers. Sus ingenieros escogieron la herramienta de modelado y simulación
MapleSim para ayudarles en este proyecto.
En particular, los ingenieros querían investigar el efecto de diferentes varillas en el rendimiento de un driver. La flexibilidad de la varilla y cómo varía la flexión y la torsión en función de la longitud de la varilla juega un papel clave en la determinación de lo lejos que la pelota de golf llegará. Los ingenieros estaban buscando un modelo bueno y eficiente que les permitiese explorar los efectos de diferentes diseños de varillas en el rendimiento del palo de golf. Para crear un modelo del driver, utilizaron MapleSim y fueron asesorados por el
Dr. John McPhee, Jefe de Investigación Industrial de
NSERC y profesor de
Ingeniería de Diseño de Sistemas de la
Universidad de Waterloo.
Cleveland Golf quedó impresionada por la precisión del modelo y la flexibilidad y rendimiento que MapleSim les proporcionó. "
Los modelos de MapleSim que estamos ejecutando nos permiten predecir las condiciones de la cabeza con más variables, mayor precisión y muchísimo más rápido. [...] Utilizando las herramientas de simulación de MapleSim nosotros podemos generar cálculos personalizados de swing basados en cada variable del equipo, sin dejar nada a la especulación" afirmó John Rae, Director de Investigación del Departamento de Investigación y Desarrollo de Cleveland Gold.
La librería
NAG Library for SMP & multicore es la mayor librería comercial de algoritmos numéricos, desarrollada con el fin de sacar el máximo partido de las mejoras de rendimiento en los sistemas de paralelismo de memoria compartida de los procesadores SMP (Symmetric Multi-Processors) y multinúcleo.
En Mark 22, la librería NAG Library for SMP & multicore contiene más de 1.600 algoritmos o rutinas, con más de 160 de ellas específicamente sintonizadas para correr significativamente más rápido en sistemas multisocket y multinúcleo. Otras 360 rutinas han mostrado capacidades para proporcionar niveles de rendimiento y escalabilidad superior a otros productos actualmente disponibles.
Profesores e investigadores y profesionales de empresas almerienses han participado en la jornada. El evento congregó a investigadores y profesores de la Universidad de Almería, la Universidad Católica San Antonio de Murcia y centros de investigación como el CSIC o la Plataforma Solar de Almería, así como profesionales de empresas del propio PITA.
Melih Sener, biofísico, nos habla de su experiencia con
Mathematica:
"Mathematica es una herramienta de resolución de problemas indispensable para las ciencias biológicas, las cuales se están volviendo cada vez más cuantitativas".
El biofísico Melih Sener usó
Mathematica para armar lo que le llama un rompecabezas molecular y formar una de la colecciones de fotoreceptores más grandes reunidos en una computadora.
Mathematica fue su herramienta de construcciones, dice Sener, porque le permitió combinar tres décadas de investigación por cientos de científicos en un marco de trabajo donde pudo armar el rompecabezas y luego analizar su estructura y función.
"La razón por la cual todavía uso
Mathematica y he estado usándolo todo este tiempo, es que es un entorno de desarrollo muy intuitivo e impecable. Puedo ir de una idea a un marco computacional donde puedo obtener respuestas numéricas fáciles y rápidas".
Las ventajas competitivas que
Mathematica aporta a su trabajo son:
Provee un marco de trabajo computacional para el desarrollo y análisis de problemas.
Permite administración y manipulación simple de cientos de formatos de datos.
Convierte rápidamente información de estructura de proteínas en representaciones tridimemnsionales detallada.
Yves Papegay, investigador de INRIA, nos habla de su experiencia con
Mathematica:
"Pienso que el software en ingeniería y matemática no debería hacerse como suele hacerse en otros lenguajes de programación. Mathematica es mucho más rico y tiene más posibilidades".
Usando
Mathematica, Papegay creó un nuevo proceso de codificación automatizada que eliminó un embotellamiento que consumía mucho tiempo en el flujo de trabajo industrial. Antes de
Mathematica, completar la codificación le llevaba a un grupo de desarrolladores entre seis y ocho meses, pero ahora una persona puede hacer todo en una semana.
Las ventajas competitivas que
Mathematica aporta a su trabajo son:
Eficientemente convierte cientos de páginas de código de simulación de vuelos.
Acorta tiempo de conversion de seis meses para un equipo de científicos a sólo una semana para una persona.
Mejora drásticamente la productividad del flujo de trabajo industrial.
David DeBrota, médico investigador clínico principal, nos habla de su experiencia con
Mathematica:
"Es una colección notablemente diversa de funcionalidades... Te asombras con las cosas que puede hacer. Es mi aplicación en una isla desierta".
La utilización de David DeBrota de
Mathematica produce grandes ahorros de dólares y horas en el proceso de estudios con drogas para una gran compañía farmacéutica norteamericana.
DeBrota creó programas para concentrar tratamientos potenciales de manera que los desarrolladores no tengan que pasar meses de investigación en estudios clínicos costosos. La velocidad de
Mathematica ofrece soluciones precisas a varias cuestiones a la vez con sólo una línea de código.
"
Mathematica es el programa más rápido y preciso que he usado", dice DeBrota. "Es el máximo cuchillo del ejército suizo intelectual".
Las ventajas competitivas que
Mathematica aporta a su trabajo son:
Ahorra miles de dólares al eliminar estudios con drogas innecesarios.
Ofrece respuestas precisas, eliminando muchas horas perdidas de investigación.
Resuelve precisamente varias cuestiones a la vez con una velocidad asombrosa.