Ron S. Kenett, 토리노 대학교
이 강연은 과학과 비즈니스 분석 사이를 오가는 여정입니다. 맥락을 제공하기 위해 먼저 저의 롤모델을 간략하게 언급하겠습니다. 구체적으로는 임페리얼 칼리지 학부 시절 통계학 개론 수업을 가르쳐 주신 데이비드 콕스 경, 스탠퍼드 대학교와 와이즈만 연구소에서 박사 학위 지도교수였던 샘 칼린, 비즈니스와 산업 분야에서 응용 통계학을 접할 수 있도록 길을 열어주신 조지 박스와 빌 헌터, 그리고 스튜 헌터, 에드 데밍, 조 주란을 언급하겠습니다. 이들은 모두 제 경력에 큰 영향을 미쳤습니다. 다음 강연에서는 제약 산업에 적용되는 품질 중심 설계(QbD)에 대해 간략하게 소개합니다. 세 번째 강연에서는 과학계에서 점점 더 중요해지는 주제인 연구 결과의 재현성에 대해 논의할 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구 결과의 일반화 가능성에 기반한 새로운 제안을 간략하게 설명하겠습니다. 일반화는 정보 품질의 8가지 차원(InfoQ) 중 하나이며, 이번 강연은 지난 8년간 갈릿 슈무엘리와 함께 진행해 온 공동 연구의 결과물이며, 최근 저서에 요약되어 있습니다. 마지막으로 분석과 통계학의 미래 과제에 대해 논의할 것입니다. 이 여정의 동기는 현대 분석에서 통계적 사고의 핵심 역할과 과학 및 비즈니스 애플리케이션 모두에 미치는 영향을 보여주는 것입니다. 궁극적으로 이러한 생각과 사례는 데이터 기반 작업의 주도권을 통계에 두고자 하는 열망에서 비롯됩니다. 이 글에서는 JMP를 활용한 몇 가지 사례를 통해 이를 입증하고자 합니다.
