William Q. Meeker 教授的專家見解，第 4 部分在本系列的最後一篇文章中，我們看到了 JMP 首席數據科學家的最後一點克里斯·戈特沃爾特的採訪世界知名可靠性專家，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。 這第三個帖子研究了貝葉斯方法日益增長的重要性。
這次採訪補充了比爾為 2021 年日本發現峰會錄製的全體演講。 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. 我們很高興提供第一章的實現產品可靠性.
我們與 Bill 進行了長期且富有成果的合作，將新的可靠性分析方法添加到 JMP 軟件中。 我們感謝他對統計的許多貢獻，並與我們合作採用新的更好的方法來提高產品的可靠性。
在第一個剪輯中，比爾揭示了他寫這本書關於統計區間的動機。
在這裡，比爾分享了他與 W. Edwards Deming 的有趣交流。
從 2021 年 11 月開始，您可以看到整個採訪，以及 Bill 在 Discovery Summit Japan 上的全體演講，這裡在 JMP 社區中。
Reliability expert William Q. Meeker, Professor of Statistics and Distinguished Professor of Liberal Arts at Iowa State University, chats with Chris Gotwalt about his motivation to write this book.可靠性專家 William Q. Meeker 是愛荷華州立大學的統計學教授和文科特聘教授，他與 Chris Gotwalt 聊了聊他寫這本書的動機。
Meeker 談到要寫一本關於統計區間的書，以及他與 W. Edwards Deming 的一次交流。
預測建模和機器學習回复：William Q. Meeker 教授的專家見解，第 4 部分比爾描述貝葉斯統計的優勢，貝葉斯方法，包括使用少量信息的非信息先驗時，就像評估可靠性時經常做的那樣。他有趣的例子包括在他的可靠性書的第一版中。他最近的 2021 年第 2 版可靠性數據的統計方法,包括更多的貝葉斯例子。
