크고 복잡하며 구조화되지 않은 통계적 문제 해결 크고 복잡하며 구조화되지 않은 통계적 문제 해결
Roger W. Hoerl, GE Global Research Applied Statistics Lab 관리자
Ronald D. Snee, Snee Associates 사장
이 세션에서는 크고 복잡한 구조화되지 않은 통계적 문제를 공격하는 방법에 대해 설명합니다. 이 책의 두 번째 판을 기반으로합니다. 통계적 사고 : 비즈니스 성과 향상 (Hoerl and Snee 2012)가 최근 Wiley 및 SAS Business Series의 일부로 출시되었습니다. 복잡한 통계적 문제, 즉 "인식 가능한 교과서 장과 일치하지 않는"문제를 공격하는 방법을 결정하는 데 상당한 관심이 있습니다 (Meng 2009). 대부분의 교과서 문제는 회의 및 간행물에서 논의 된 문제와 마찬가지로 협소하게 정의되는 경향이 있으며이를 해결하기위한 하나의 "올바른"통계적 방법이 필요합니다. 대조적으로 크고 복잡한 문제는 일반적으로 범위가 광범위하며 단순히 구조를 제공하기 위해 선행 작업이 필요합니다. 여러 데이터 원본을 올바르게 이해하고 해석하기 위해서는 정적 채우기보기와 달리 동적 프로세스보기가 필요합니다. 또한 이러한 문제는 거의 항상 하나의 "올바른"통계 도구를 식별하는 것이 아니라 과학적 탐구에 대한 전반적인 접근 방식에 여러 가지 통계 방법을 효과적으로 통합해야합니다. 요컨대, 도구에 대한 지식뿐만 아니라 창의적이고 혁신적인 사고 방식의 통계적 사고가 필요합니다. 저자는 통계적 엔지니어링이라는 용어를 복잡한 문제를 해결하기위한 여러 가지 통계 방법과 도구의 통합을 언급하기 위해 사용했습니다 (Hoerl and Snee 2010). JMP는 이러한 문제에 직면 한 실무자에게 중요한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 크고 복잡한 문제에 대한 쉬운 방법은 존재하지 않지만 저자는 생각하고 공격하는 지침을 제시합니다.
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