William Q. Meeker 教授的专家见解，第 3 部分在该系列的第三部分中，这篇文章重点介绍了 JMP 首席数据科学家的部分内容克里斯·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。 这第二个帖子探索了统计的重叠学科和基础贡献，以及统计教育的演变。
此次采访与比尔为 2021 年日本发现峰会录制的全体演讲相结合。 这个博客系列以 Chris 的采访部分为特色，以阐明 Bill 对统计的许多贡献，以及他最近与人合着的两本书：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.
多年来，JMP 的开发人员一直很乐意与 Bill 合作，将新的可靠性分析方法添加到JMP 软件. 与 Bill 建立这种合作关系以采用新的更好的方法来提高产品可靠性是非常有益的。
在第一个剪辑中，Bill 谈到了贝叶斯方法日益增长的重要性以及需要使用贝叶斯方法的场景。 比尔对应用先验时发挥作用的深思熟虑的判断提供了令人着迷的见解。
接下来，Bill 讨论了贝叶斯方法获得更多曝光并在计算上更易于访问。
在下一篇文章中，比尔揭示了他写这本书关于统计区间的动机，以及他与 W. Edwards Deming 的有趣交流。
Reliability expert William Q. Meeker, Professor of Statistics and Distinguished Professor of Liberal Arts at Iowa State University, and Chris Gotwalt ponder the growing importance of Bayesian methods.可靠性专家 William Q. Meeker、爱荷华州立大学统计学教授和文科特聘教授和 Chris Gotwalt 思考贝叶斯方法日益增长的重要性。
Meeker 讨论了贝叶斯方法日益增长的重要性以及需要使用贝叶斯方法的场景。
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