米海兵隊の戦闘損失を予測するための限定データセットを開発する新しい方法 米海兵隊の戦闘損失を予測するための限定データセットを開発する新しい方法
アーロン・D・ブルシアガ、ディレクター、マリオ・L・ソラノ、オペレーションアナリスト、施設およびロジスティクス、海兵隊本部（HQMC）
アンドレア・フェリス、コンサルタント、ジョン・ストッカー、ブーズ・アレン・ハミルトン社の主任アソシエイト
国防総省の予算全体の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達成することに重点が置かれています。米国海兵隊の戦争予備資材要件の開発に使用される主要な変数の再計算により、海兵隊の地上装備の総負債を削減する機会が生まれ、同時に、企業が作戦遂行に必要な戦闘必須装備を保有していることが保証されます。イラク自由作戦 (OIF) および不朽の自由作戦 (OEF) で観察された地上装備の戦闘損失の予測モデル化が検討され、交換率または戦闘実戦装備交換係数 (CARF) が作成されます。その結果得られた対話型予測モデル機能は、CARF 統計分析ツール (CARF-STAT) と呼ばれ、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ーを持つ再帰分割モデルを使用して、さまざまな地上装備の属性を考慮して CARF 値を予測します。装備が進化し、戦闘による損失に関する新たな観察が行われると、CARF-STAT は、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 値の予測を更新できる追跡可能で反復可能な機能を海兵隊に提供します。高度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して評価できます。CARF-STAT を使用すると、海兵隊は CARF 値をより正確かつ一貫して予測し、予算と装備の交換に関する長期計画を効果的に作成できます。
