미 해병대 전투 손실 예측을 위한 제한된 데이터 세트 개발을 위한 새로운 방법미 해병대 전투 손실 예측을 위한 제한된 데이터 세트 개발을 위한 새로운 방법
Aaron D. Burciaga, 이사; Mario L. Solano, 운영 분석가, 설치 및 물류, 해병대 본부(HQMC)
Andrea Ferris, 컨설턴트; John Stocker, 수석 직원, Booz Allen Hamilton Inc.
전체 국방부 예산에 대한 계획된 감소와 함께 모든 서비스에 걸쳐 보다 효율적인 순 자산 관리를 달성하는 것이 점점 더 강조되고 있습니다. 미 해병대 예비군 물자 요구 사항의 개발에 사용되는 주요 변수의 재계산은 기업이 작전을 수행하는 데 필요한 전투 필수 장비를 갖추도록 보장하면서 총 해병대 지상 장비 책임을 줄일 수 있는 기회를 제공합니다. 이라크 자유 작전(OIF) 및 항구적 자유 작전(OEF)에서 관찰된 지상 장비 전투 손실의 예측 모델링을 탐색하여 대체율 또는 전투 능동 교체 계수(CARF)를 개발합니다. 그 결과 CARF 통계 분석 도구(CARF-STAT)라고 하는 대화형 예측 모델링 기능이 JMP Pro에서 구현됩니다. CARF-STAT는 다양한 지상 장비 속성을 고려하여 CARF 값을 예측하기 위해 JMP 스크립트를 사용하여 최적화된 매개변수가 있는 재귀 분할 모델을 활용합니다. 장비가 발전하고 전투 손실에 대한 새로운 관찰이 이루어짐에 따라 CARF-STAT는 다각적인 JMP 스크립트를 실행하는 버튼 클릭만으로 CARF 값 예측을 업데이트할 수 있는 추적 가능하고 반복 가능한 기능을 해병대에 제공합니다. 대화형 분석 대시보드를 통해 사용자는 총 비용 및 재료 수량 영향, CARF 분포 및 모델 적합 통계를 검토하고 평가할 수 있습니다. CARF-STAT를 통해 해병대는 CARF 값을 보다 정확하고 일관되게 예측하고 예산 및 장비 교체를 위한 장기 계획을 효과적으로 개발할 수 있습니다.
예측 모델링
