这是重点介绍 JMP 首席数据科学家部分内容的系列博文中的第二篇克里斯·戈特沃尔特的采访屡获殊荣并广泛发表的可靠性专家威廉·Q·米克，爱荷华州立大学统计学教授和文科特聘教授。 这第一篇文章谈到了“主动可靠性”以及机器学习、物联网和工业 4.0 如何对维护和提高可靠性产生影响。
这次采访是对比尔 2021 年发现峰会日本全体会议的补充。 这个博客系列以 Chris 的采访部分为特色，分享比尔对统计的许多贡献，以及他最近合着的两本书：实现产品可靠性：商业成功的关键, 与 Necip Doganaksoy 和 Gerald J. Hahn;和第二版可靠性数据的统计方法,比尔与 Luis A. Escobar 和 Francis G. Pascual 合着. 你可以下载第一章的实现产品可靠性.
克里斯多年来一直与比尔密切合作，将可靠性分析的新方法纳入JMP 软件. 我们很高兴能与 Bill 建立这种合作关系，以实现更好的产品可靠性。
在第一个剪辑中，考虑到数据科学和其他学科的出现如何与统计学重叠，Bill 解释了统计学如何成为寻求理解数据的学科的核心，以及有多少统计概念是基础贡献。
在下一个剪辑中，比尔预测了统计教育的可能演变——从需要涵盖的新方法到可能不再相关的旧材料。
在下一篇文章中，Bill 深入探讨了贝叶斯方法的重要性及其日益广泛的应用。
