참고: John Sall, 공동 창립자 겸 부사장 SAS , 2013년 세계 통계의 해를 맞아 통계가 왜 중요한지에 대해 논의했습니다. SAS가 참여했습니다. 통계2013 . Sall은 JMP의 수석 설계자입니다.
통계는 일상생활에 어떻게 필수적인가요?
대부분의 사람들은 통계가 얼마나 중요한지 깨닫지 못합니다. 일상생활은 통계의 산물에 둘러싸여 있습니다.
너는 너의 이빨을 닦는다. 치약의 불소는 성분의 안전성과 효과, 그리고 적절한 농도를 신중하게 보장하기 위해 통계적 방법을 사용하여 과학자들에 의해 연구되었습니다. 치약은 통계적 모델링을 통해 최적의 제형을 결정하는 일련의 설계된 실험을 통해 제형화되었습니다. 품질과 일관성을 보장하고 변동성을 줄이기 위해 통계적 공정 관리를 통해 치약 생산을 모니터링했습니다.
제품의 특성은 통계적 방법을 사용하여 소비자 실험을 통해 연구되었습니다. 가격, 포장 및 마케팅은 통계적 방법을 사용하여 최선의 마케팅 결정을 내리는 연구를 통해 결정되었습니다. 슈퍼마켓 진열대에 있는 치약의 위치도 통계 기반 연구의 결과였습니다. 광고는 통계적 방법을 사용하여 모니터링되었습니다. 귀하의 구매 거래는 통계적으로 분석된 데이터가 되었습니다. 구매에 사용된 신용카드는 사기가 아닌지 확인하기 위해 통계 모델을 통해 면밀히 조사되었습니다.
따라서 통계는 치약뿐만 아니라 우리가 소비하는 모든 제품, 우리가 사용하는 모든 서비스, 우리가 선택하는 모든 활동의 전체 과정에서 중요합니다. 그러나 우리는 그것을 인식할 필요가 없습니다. 왜냐하면 그것은 단지 프로세스의 내장된 부분이기 때문입니다. 통계는 어디를 가든 유용합니다.
왜 지금? 통계의 새로운 점은 무엇입니까?
통계는 현재의 과제에 빠르게 적응해 온 새로운 학문입니다.
컴퓨터와 네트워크가 어디에나 있고 모든 것을 측정할 수 있는 오늘날의 빅 데이터 시대에 해당 데이터를 유용하게 만들려면 통계가 필요합니다.
프로세스가 어떻게 작동하는지 알아보려면 실험을 수행해야 합니다. 이제 우리는 제한된 수의 실험 실행에서 가장 많은 것을 배울 수 있도록 이러한 실험을 설계하는 방법을 갖게 되었습니다.
모델을 추정하려면 모델을 개선하고 검증하는 도구가 필요하며, 지난 몇 년 동안 이를 위한 최신 기술이 많이 향상되었습니다.
또한 모델을 사용하여 프로세스를 최적화하고 변동에 대해 견고하게 만드는 훨씬 더 나은 도구도 있습니다.
통계 소프트웨어 JMP와 마찬가지로 통계적 방법을 활용하는 인터페이스가 됩니다. 통계는 쉽지 않으며 컴퓨터를 사용하는 것도 어려울 수 있습니다. 따라서 우리는 데이터를 분석하는 경험, 워크플로우를 최대한 쉽고 편안하며 강력하게 만드는 것이 우리의 임무라고 생각합니다.
우리는 정말로 통계를 신뢰하는가? 다른 통계는 다른 것을 말해줍니다.
통계는 책임감 있게 활용되어야 합니다. 좋은 데이터가 필요하고, 그것만으로도 충분합니다. 통제된 실험 데이터가 가장 좋습니다. 데이터를 생성한 프로세스에 주의를 기울이지 않으면 선택 및 교란 편향으로 인해 분석이 쉽게 손상될 수 있습니다. 통계를 직접 작성하려면 발생할 수 있는 문제를 배워야 합니다. 분석을 신중하게 생각해야 합니다.
우리 중 일부는 교육의 일환으로 통계를 배웁니다. 우리 중 일부는 직장에서 배웁니다. 우리 중 일부는 아직 배울 것이 많습니다.
그만큼 2013년 세계 통계의 해 다음의 가치를 일깨워주는 기회입니다.
- 통계적 방법.
- 책임감있게 사용하는 방법을 배우십시오.
- 분석 도구로서의 통계 소프트웨어.
- 필요할 때 통계 전문가를 활용하여 도움을 받으세요.
세계 통계의 해의 목적은 무엇입니까?
목적 세계 통계의 해 우리 세계에서 통계적 방법의 중요성에 대한 인식을 집중시키는 것입니다. 통계는 과학, 산업, 건강 및 비즈니스 분야에서 점점 더 중요한 역할을 해왔습니다.
지난 수십 년 동안 사람들은 데이터를 수집 및 사용하고, 설계된 실험을 수행하고, 직관 대신 증거를 사용하여 결정을 내리는 방법을 점점 더 많이 배웠습니다.
컴퓨터와 네트워크의 혁명으로 이제 데이터를 쉽게 수집하고 저장할 수 있습니다. 그리고 최신 소프트웨어를 사용하면 데이터가 많더라도 비교적 쉽게 분석할 수 있습니다.
마이크 클레이튼 썼다:
우리는 주요 언론이 평균을 사용하는 것의 위험성, 인과 요인에 대한 추론으로 상관 관계를 사용하는 것, 그리고 의제 중심으로 잘못 설계된 그래프의 위험성을 이해하도록 도와야 합니다. 아마도 "Associated Press Stylebook and Libel Manual"과 같은 문서에는 그래프 레이블 지정, 척도 선택 및 사실 확인 통계 "증거"에 대한 몇 가지 기본 표준이 추가될 수 있습니다.
Google Correlate는 중단되었지만 얼마나 많은 사람들이 술취한 사람이 조명보다는 지원을 위해 가로등 기둥을 사용하는 것처럼 통계를 사용하는지, 그들이 보고 싶어하는 것을 보여주었습니다. 대화형 그래프에 대한 Economist Magazine의 댓글은 온라인에서 유익한 정보를 제공하는 반면, 인쇄 잡지 버전에는 그러한 건전성 검사(또는 정신 나간 발언)가 없습니다. 미디어 검색 엔진은 오해의 소지가 있는 그래프를 찾아 후속 조치를 위해 점수를 매길 수 있습니다. 쉬운 답은 없습니다. 그러나 대부분의 중앙값이 의제 중심의 그래프가 있는 글로벌 소스에 대해 단순히 보고하므로 우리는 오해의 소지가 있는 삽화에 무감각해지거나 분노할 위험에 처해 있습니다.
오늘날 통계적 사고는 가설 검정보다는 그래프에 의해 더 많이 주도되고 있으며 미디어 그래프에서는 신뢰 구간 선이 거의 알려지지 않았습니다. 대화형 그래픽에 이 문제에 대한 답이 있습니까? "자신감 표시" 옵션? 퍼지 라인? 필수 면책조항? 오늘날 세계에서 위험한 성분은 마약만이 아닙니다. 오래 전, 반응 표면 3D 플롯이 일반화되었을 때 Motorola는 모델의 변동 범위를 명확히 하기 위해 움직이는 표면을 보여주기 위해 이러한 플롯 중 일부에 애니메이션을 적용했습니다. HTML5에서는 불확실성을 설명하기 위해 더 많은 애니메이션 그래픽을 사용할 수 있습니다. 2013년에 이러한 문제에 대해 어떻게 생각하십니까?
