Caleb King, tester statistico di ricerca, divisione JMP, SAS Institute Inc.
Peng Liu, Principal Research Statistica Developer, JMP
I veicoli autonomi, o auto a guida autonoma, non vivono più solo nella fantascienza. Ingegneri e scienziati li stanno trasformando in realtà. I loro problemi di affidabilità o, cosa più importante, problemi di sicurezza, sono stati cruciali per il loro successo commerciale. Possiamo fidarci dei veicoli autonomi? Abbiamo le informazioni per prendere questa decisione? In questo discorso, esaminiamo l'affidabilità dei veicoli autonomi (AV) prodotti da quattro produttori leader analizzando i dati pubblicamente disponibili che sono stati inviati al programma di test AV DMV della California. Valuteremo la qualità dei dati, valuteremo la quantità di informazioni contenute nei dati, analizzeremo i dati in vari modi e infine tenteremo di trarre alcune conclusioni da ciò che abbiamo appreso nel processo. Mostreremo come abbiamo utilizzato vari strumenti in JMP® in questo studio, inclusa l'elaborazione dei dati grezzi, la definizione di presupposti e limiti dei dati, l'adattamento di diversi modelli di affidabilità e infine la selezione di modelli appropriati per trarre conclusioni. I limiti dei dati includono sia la qualità che la quantità. In quanto tali, i nostri risultati potrebbero essere tutt'altro che conclusivi, ma possiamo comunque ottenere importanti approfondimenti con adeguate metodologie statistiche.
