William Q. Meeker 教授的專家見解，第 3 部分在該系列的第三部分中，這篇文章重點介紹了 JMP 首席數據科學家的部分內容克里斯·戈特沃爾特的採訪屢獲殊榮並廣泛發表的可靠性專家，威廉·Q·米克，愛荷華州立大學統計學教授和文科特聘教授。 這第一篇文章談到了“主動可靠性”以及機器學習、物聯網和工業 4.0 如何對維護和提高可靠性產生影響。 這第二個帖子探索了統計的重疊學科和基礎貢獻，以及統計教育的演變。
此次採訪與比爾為 2021 年日本發現峰會錄製的全體演講相結合。 這個博客系列以 Chris 的採訪部分為特色，以闡明 Bill 對統計的許多貢獻，以及他最近與人合著的兩本書：實現產品可靠性：商業成功的關鍵, 與 Necip Doganaksoy 和 Gerald J. Hahn;和第二版可靠性數據的統計方法,比爾與 Luis A. Escobar 和 Francis G. Pascual 合著. 你可以下載第一章的實現產品可靠性.
多年來，JMP 的開發人員一直很樂意與 Bill 合作，將新的可靠性分析方法添加到JMP 軟件. 與 Bill 建立這種合作關係以採用新的更好的方法來提高產品可靠性是非常有益的。
在第一個剪輯中，Bill 談到了貝葉斯方法日益增長的重要性以及需要使用貝葉斯方法的場景。 比爾對應用先驗時發揮作用的深思熟慮的判斷提供了令人著迷的見解。
接下來，Bill 討論了貝葉斯方法獲得更多曝光並在計算上更易於訪問。
在下一篇文章中，比爾揭示了他寫這本書關於統計區間的動機，以及他與 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.可靠性專家 William Q. Meeker、愛荷華州立大學統計學教授和文科特聘教授和 Chris Gotwalt 思考貝葉斯方法日益增長的重要性。
Meeker 討論了貝葉斯方法日益增長的重要性以及需要使用貝葉斯方法的場景。
可靠性分析
