威廉·Q·米克教授的专家见解（第三部分）本系列文章的第三篇重点介绍JMP首席数据科学家克里斯·戈特瓦尔特（Chris Gotwalt）对屡获殊荣、著作颇丰的可靠性专家威廉·Q·米克（William Q. Meeker）的采访内容。米克教授是爱荷华州立大学统计学教授兼杰出文科教授。 第一篇文章探讨了“主动可靠性”，以及机器学习、物联网和工业4.0如何影响维护和提高可靠性。 第二篇文章则探讨了统计学与其他学科的交叉领域及其基础性贡献，以及统计学教育的发展历程。
这次采访与比尔为2021年日本探索峰会录制的全体会议演讲一同发布。本博客系列文章摘录了克里斯采访的部分内容，旨在阐明比尔在统计学领域的诸多贡献，以及他近期与人合著的两本书： 《实现产品可靠性：商业成功的关键》 （与内西普·多加纳克索伊和杰拉尔德·J·哈恩合著）以及《可靠性数据统计方法》（第二版，与路易斯·A·埃斯科巴和弗朗西斯·G·帕斯夸尔合著） 。您可以下载《实现产品可靠性》的第一章。
多年来，JMP 的开发人员一直乐于与 Bill 合作，将新的可靠性分析方法添加到JMP 软件中。与 Bill 保持这种合作关系，将更新更好的方法融入产品，从而提升产品可靠性，是一件非常有益的事情。
在第一段视频中，比尔谈到了贝叶斯方法日益增长的重要性，以及在哪些情况下应该采用贝叶斯方法。比尔对应用先验知识时需要进行的深思熟虑的判断提出了独到的见解。
接下来，比尔讨论了贝叶斯方法日益普及以及计算上变得更加容易实现的问题。
在下一篇文章中，比尔揭示了他撰写统计区间书籍的动机，以及他与 W. Edwards Deming 的一次有趣的交流。
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.可靠性专家威廉·Q·米克（William Q. Meeker）是爱荷华州立大学统计学教授和文科特聘教授，他和克里斯·戈特瓦尔特（Chris Gotwalt）正在思考贝叶斯方法日益增长的重要性。
米克尔讨论了贝叶斯方法日益增长的重要性，以及在哪些情况下需要采用贝叶斯方法。
可靠性分析
