大規模で複雑な非構造化統計問題への取り組み 大規模で複雑な非構造化統計問題への取り組み
GE Global Research、Applied Statistics Lab、マネージャ、Roger W. Hoerl
Ronald D. Snee、Snee Associatesのプレジデント
このセッションでは、大きく複雑で構造化されていない統計問題を攻撃する方法について説明します。それは本の第2版に基づいています統計的思考：業績の改善 （Hoerl and Snee 2012）、最近Wiley and SAS Business Seriesの一部としてリリースされました。複雑な統計問題、すなわち「……認識可能な教科書の章に対応していない」（Meng 2009）という問題をどのように攻撃するかを決定することにはかなりの関心があります。ほとんどの教科書の問題は、会議や出版物で議論されている問題と同様に狭義に定義される傾向があり、それらを解決するために一つの「正しい」統計的方法を必要とします。対照的に、大きく複雑な問題は一般的に範囲が広く、単に構造を提供するためには事前の作業が必要です。複数のデータソースを正しく理解し、解釈するためには、静的な母集団ビューとは対照的に、動的なプロセスビューが必要です。さらに、そのような問題は、ほとんどの場合、1つの「正しい」統計ツールの特定だけではなく、科学的調査に対する総合的なアプローチへの複数の統計手法の効果的な統合を必要とします。要するに、それらはツールの知識に加えて創造的で革新的な思考統計的思考を必要とします。著者らは、複雑な問題に対処するための複数の統計手法とツールの統合を指すために統計工学という用語を使用してきた（Hoerl and Snee 2010）。JMPはそのような問題に直面している実務家に重要な洞察を提供することができます。大規模で複雑な問題には簡単な方法はありませんが、著者はそれらを考えて攻撃するためのガイドラインを提示します。
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