대규모, 복잡하고 구조화되지 않은 통계 문제 해결
Roger W. Hoerl, 관리자, 응용 통계 연구소, GE 글로벌 리서치
로널드 D. 스니, 사장, 스니 어소시에이츠
이 세션에서는 크고 복잡하며 구조화되지 않은 통계 문제를 공격하는 방법을 논의합니다. 이 책은 두 번째 판을 기반으로 합니다. 통계적 사고: 비즈니스 성과 개선 (Hoerl과 Snee 2012), 최근 Wiley와 SAS Business Series의 일부로 출시되었습니다. 복잡한 통계 문제, 즉 "…인식할 수 있는 교과서 장에 해당하지 않는"(Meng 2009) 문제를 해결하는 방법을 결정하는 데 상당한 관심이 있습니다. 대부분의 교과서 문제와 컨퍼런스 및 출판물에서 논의된 문제는 좁게 정의되는 경향이 있으며 이를 해결하기 위해 하나의 "올바른" 통계적 방법이 필요합니다. 반면에 크고 복잡한 문제는 일반적으로 범위가 넓고 구조를 제공하기 위해 일부 사전 작업이 필요합니다. 여러 데이터 소스를 올바르게 이해하고 해석하려면 정적 모집단 관점이 아닌 동적 프로세스 관점이 필요합니다. 또한 이러한 문제는 거의 항상 하나의 "올바른" 통계 도구를 식별하는 것이 아니라 과학적 탐구에 대한 전반적인 접근 방식에 여러 통계적 방법을 효과적으로 통합해야 합니다. 간단히 말해, 도구에 대한 지식 외에도 창의적이고 혁신적인 사고, 통계적 사고가 필요합니다. 저자는 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 통계적 방법과 도구를 통합하는 것을 지칭하기 위해 통계 엔지니어링이라는 용어를 사용했습니다(Hoerl과 Snee 2010). JMP는 이러한 문제에 직면한 실무자에게 상당한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 크고 복잡한 문제에 대한 쉬운 방법은 없지만 저자는 이를 생각하고 공격하기 위한 지침을 제시합니다.
