大規模で複雑、非構造化統計問題への対応 大規模で複雑、非構造化統計問題への対処
ロジャー・W・ホエル、GEグローバルリサーチ応用統計研究所マネージャー
ロナルド・D・スニー、スニー・アソシエイツ社長
このセッションでは、大規模で複雑で非構造的な統計問題に取り組む方法について議論します。これは、書籍の第2版に基づいています。 統計的思考：ビジネスパフォーマンスの向上 (Hoerl と Snee 2012) は、最近 Wiley と SAS のビジネス シリーズの一部としてリリースされました。複雑な統計問題、つまり「… 認識できる教科書の章に対応しない」問題 (Meng 2009) にどのように取り組むかを決定することには、かなりの関心が寄せられています。ほとんどの教科書の問題、および会議や出版物で議論される問題は、定義が狭く、解決するために 1 つの「正しい」統計手法を必要とする傾向があります。対照的に、大規模で複雑な問題は通常、範囲が広く、構造を提供するためだけに事前の作業が必要です。複数のデータ ソースを適切に理解して解釈するには、静的な集団の視点ではなく、動的なプロセスの視点が必要です。さらに、このような問題では、ほとんどの場合、1 つの「正しい」統計ツールを特定するだけでなく、複数の統計手法を科学的調査への全体的なアプローチに効果的に統合する必要があります。つまり、ツールの知識に加えて、創造的で革新的な統計的思考が必要です。著者は、複雑な問題に対処するために複数の統計手法とツールを統合することを統計エンジニアリングという用語で表しています (Hoerl と Snee 2010)。 JMP は、このような問題に直面している実務者に重要な洞察を提供します。大規模で複雑な問題に対する簡単な方法は存在しませんが、著者はそれらの問題について考え、取り組むためのガイドラインを提示しています。
