Before people jump into using tools, they have to understand the big picture. That’s statistical thinking.Before people jump into using tools, they have to understand the big picture. That’s statistical thinking.Before people jump into using tools, they have to understand the big picture. That’s statistical thinking.사람들이 도구를 사용하기 전에 큰 그림을 이해해야합니다. 그것은 통계적 사고입니다.
"통계적 사고"와 "통계 공학"이라는 용어를 들어 본 적이 있지만 두 가지가 어떻게 관련되어 있는지 궁금합니다.
이 책을 쓴 Roger Hoerl 통계적 사고 : 비즈니스 성과 향상 론 스니 (Ron Snee)와 함께, 두 개념이 어떻게 다른지, 최근의 분석적으로 말하기 웹 캐스트 .
공학을 전공하는 학생이 통계를 수집 할 때 종종 규율을 도구 모음으로 간주합니다.
Hoerl은 "그들은 테이블 위에 도구를 던져 놓았습니다. "여기 회귀가 있습니다. 여기 실험의 설계가 있습니다. 여기에 가설 테스트가 있습니다. 여기 시계열입니다. 그리고 나서 그들은 문제에 직면하게되고, 그들은 무엇을해야할지 모른다. "
사람들이 도구를 사용하기 전에 큰 그림을 이해해야합니다. 그것은 통계적 사고입니다. 그것은 몇 가지 기본 원칙을 바탕으로 행동 학습의 철학입니다.
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본질적으로 통계적 사고는 데이터를 생성하는 프로세스를 이해하면서 데이터를 수집하는 방법과 수행하려는 작업을 신중히 고려해야합니다.
그러나이 철학을 이해하는 것과 도구를 사용하는 것, 특히 하나 이상의 도구가 필요한 복잡한 문제에 대해서는 여전히 차이가 있습니다.
통계 공학을 입력하십시오. Hoerl은 "이것은 하나의 훈련입니다. "이것은 통계적 사고 방법과 도구를 최대한 활용하고 컴퓨터 과학과 같은 다른 분야와 통합하여 향상된 결과를 얻는 방법에 관한 연구입니다."
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철학을 채택하고 문제를 공격하는 방법을 알고 도구 자체에 능숙하면 문제 해결을위한 전체 론적 전략을 갖게됩니다. 교과서 문제가 종종 적용되지 않는 현실 세계에서 이것이 얼마나 도움이되는지 상상해보십시오. 전체 비디오보기 .
