威廉·Q·米克教授的專家見解（第三部分）本系列文章的第三篇重點介紹JMP首席資料科學家克里斯·戈特瓦爾特（Chris Gotwalt）對屢獲殊榮、著作頗豐的可靠性專家威廉·Q·米克（William Q. Meeker ）的訪談內容。米克教授是愛荷華州立大學統計學教授兼傑出文科教授。 第一篇文章探討了“主動可靠性”，以及機器學習、物聯網和工業4.0如何影響維護和提高可靠性。 第二篇文章則探討了統計與其他學科的交叉領域及其基礎性貢獻，以及統計學教育的發展歷程。
這次訪談與比爾為2021年日本探索高峰會錄製的全體會議演講一同發布。本部落格系列文章摘錄了克里斯訪談的部分內容，旨在闡明比爾在統計學領域的諸多貢獻，以及他近期與人合著的兩本書： 《實現產品可靠性：商業成功的關鍵》 （與內西普·多加納克索伊和杰拉爾德·J·哈恩合著）以及《可靠性數據統計方法》 （第二版，與路易斯·A·斯巴誇您可以下載《實現產品可靠性》的第一章。
多年來，JMP 的開發人員一直樂於與 Bill 合作，將新的可靠性分析方法添加到JMP 軟體中。與 Bill 維持這種合作關係，將更新、更好的方法融入產品，從而提升產品可靠性，是一件非常有益的事情。
在第一段影片中，比爾談到了貝葉斯方法日益增長的重要性，以及在哪些情況下應該採用貝葉斯方法。比爾對應用先驗知識時需要進行的深思熟慮的判斷提出了獨到的見解。
接下來，比爾討論了貝葉斯方法日益普及以及計算上變得更加容易實現的問題。
在下一篇文章中，比爾揭示了他撰寫統計區間書籍的動機，以及他與 W. Edwards Deming 的有趣的交流。
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.可靠性專家威廉·Q·米克（William Q. Meeker）是愛荷華州立大學統計學教授和文科特聘教授，他和克里斯·戈特瓦爾特（Chris Gotwalt）正在思考貝葉斯方法日益增長的重要性。
米克爾討論了貝葉斯方法日益增長的重要性，以及在哪些情況下需要貝葉斯方法。
可靠度分析
