선택 범위 좁히기: 베이지안 방법을 사용하여 올바른 효모 결정특정 고객 조건에서 산업용 효모 제품의 성능을 이해하려는 Novonesis의 노력에 따라 당사의 응용 연구 개발 그룹은 고객 규모에서 최고의 효모 후보를 선별하기 위한 통찰력 있는 데이터 세트를 생성하는 데 탁월합니다. 과학자들은 광범위하고 구체적인 고객 시나리오와 관련된 복잡한 질문을 해결하기 위해 정기적으로 통계를 사용합니다.
베이지안 방법을 Python 라이브러리에 도입함으로써 기존의 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 없는 경우에도 모델을 계산하고 확률을 기반으로 데이터 기반 결정을 용이하게 하는 능력이 크게 향상되었습니다. 또한 JMP 18의 새로운 기능을 사용하면 Python과 원활하게 통합되어 과학자들이 JMP를 벗어나지 않고도 대규모 데이터 세트를 생성하고 고객별 문의 사항을 해결할 수 있습니다. 애플리케이션 연구 데이터, 고객 시험 데이터 및 사전 정보를 활용함으로써 우리는 통계적으로 중요하지 않은 추세에 의존하기보다는 정보에 입각한 데이터 및 베이지안 통계를 기반으로 결정을 특성화하는 여정을 시작하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 성과에 대한 보다 포괄적인 이해와 정량화를 제공하여 궁극적으로 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 것을 목표로 합니다.
고급 통계 모델링자동화 및 스크립팅
