米国海兵隊の戦闘損失を予測するための限られたデータセットを開発するための新しい方法米国海兵隊の戦闘損失を予測するための限られたデータセットを開発するための新しい方法
アーロン・D・ブルシアガ、ディレクター。 Mario L. Solano 氏、海兵隊本部 (HQMC)、設置およびロジスティクス担当オペレーション アナリスト
アンドレア・フェリス、コンサルタント。ブーズ・アレン・ハミルトン社リード・アソシエイト、ジョン・ストッカー氏
国防総省全体の予算削減が計画されているため、すべてのサービスを通じてより効率的な純資産管理を実現することがますます重視されています。 米海兵隊戦争予備軍備品要件の開発に使用された主要な変数の再計算は、海兵隊の地上装備の総負債を削減する機会を提供すると同時に、企業が作戦を遂行するために必要な戦闘に不可欠な装備を確実に持つようにします。 イラクの自由作戦 (OIF) と不朽の自由作戦 (OEF) で観測された地上装備の戦闘損失の予測モデリングは、交換率または戦闘有効交換係数 (CARF) を開発するために検討されています。 CARF Statistical Analysis Tool (CARF-STAT) と呼ばれるインタラクティブな予測モデリング機能は、JMP Pro に実装されています。 CARF-STAT は、JMP スクリプトを使用して最適化されたパラメータを持つ再帰的分割モデルを利用し、さまざまな地上設備の属性を考慮して CARF 値を予測します。 装備が進化し、戦闘損失に関する新たな観測が行われると、CARF-STAT は海兵隊に、多面的な JMP スクリプトを実行するボタンをクリックするだけで CARF 値の予測を更新する追跡可能で反復可能な機能を提供します。 非常にインタラクティブなアナリスト ダッシュボードにより、ユーザーは、総コストと資材数量の影響、CARF 分布、およびモデル適合統計を確認および評価できます。 CARF-STAT を使用することで、海兵隊は CARF 値をより正確かつ一貫して予測し、予算と機器の交換に関する長期計画を効果的に作成することができます。
予測モデリング
