Caleb King, SAS Institute Inc. JMP 사업부 연구 통계학자 테스터
Peng Liu, JMP 수석 연구 통계학자 개발자
자율주행차, 자율주행차는 더 이상 공상과학 소설에만 나오는 이야기가 아닙니다. 엔지니어와 과학자들이 이를 현실로 만들고 있습니다. 그들의 신뢰성 문제, 또는 더 중요한 것은 안전 문제가 그들의 상업적 성공에 결정적이었습니다. 자율주행차를 믿을 수 있을까? 이 결정을 내릴 정보가 있습니까? 이 토크에서는 캘리포니아 DMV AV 테스트 프로그램에 제출된 공개 데이터를 분석하여 4개의 주요 제조업체에서 생산한 자율주행차(AV)의 신뢰성을 조사합니다. 우리는 데이터의 품질을 평가하고, 데이터에 포함된 정보의 양을 평가하고, 다양한 방법으로 데이터를 분석하고, 결국 그 과정에서 배운 것으로부터 몇 가지 결론을 도출하려고 시도할 것입니다. 이 연구에서는 원시 데이터 처리, 데이터의 가정 및 제한 설정, 다양한 신뢰도 모델 피팅, 마지막으로 결론을 도출하기 위한 적절한 모델 선택 등 JMP®의 다양한 도구를 어떻게 활용했는지 보여줄 것입니다. 데이터의 한계에는 품질과 수량 모두가 포함됩니다. 따라서 우리의 결과는 결정적이지 않을 수 있지만 적절한 통계 방법론을 통해 여전히 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
