이 포스터는 모델을 실제 시스템에 더욱 적용 가능하게 만들기 위해 수년에 걸쳐 채택된 몇 가지 실용적인 전략을 강조합니다.
모델이 유용하려면 시스템을 잘 대표해야 합니다. 그리고 모델이 널리 채택되려면 사용자들이 모델을 신뢰해야 합니다.
JMP는 데이터를 모델링하는 데 유용한 플랫폼과 기술이 많지만, 생성된 모델이 항상 현실을 완벽하게 반영하거나 잠재적 사용자에게 만족스러운 결과를 제공하는 것은 아닙니다. 현실은 복잡하며, 실제 데이터를 모델링할 때 변수는 종종 양수 또는 절대 양수 값만 가질 수 있거나(예: 사람의 몸무게와 키), 0%에서 100% 사이의 백분율로 제한됩니다(예: 제품의 수분 함량).
전문가가 예상하는 추세를 잘 포착하는 것처럼 보이는 모델이라 할지라도, 특정 조건에서 실제로는 양수인 값을 음수로 예측하는 모델은 쉽게 외면당할 것입니다. 변환 및 분포, 다양한 유형의 하이브리드 모델링과 같은 여러 전략이 보다 "현실적인 모델"을 얻기 위해 성공적으로 활용되었으며, 본 포스터에서는 이러한 전략들을 설명합니다.
