回帰を使って問題を解く,そんなことをビジネスで使うのって多いの.あくまでも,データを分析して現象を把握した上で,何らかの有効な策を検討する,そんなことを真摯にやっているゲンバでのことだけど.
で,実は,時刻に従って変化している,そんな現象で,そこをしっかり押さえて問題解決を図らないとウマく行かない,ということも少なくないの.この場合には時系列解析を使う,ということに.
で,製造ゲンバでは時間間隔での変化を捉えながらパラメータを弄って操作をする,というフィードバックの操作を行っているところって多いでしょ.この問題を解くのに多変量時系列モデルを使ってフィードバックの現象を把握する,そんなことができるの.
統計的品質管理だけど,時系列解析の扱いが不十分,そんなことを感じることが多いの.だけど,ココイラをしっかりゲンバに組み込んでいるところもあって・・・.
基本的な統計学の理解,そして回帰分析,分散分析,実験計画法,さらに多変量解析,時系列解析,それと信頼性解析といったことを体系的に理解して使いこさせる,そんな技ってゲンバでは大切でしょ.最近では,もっと高度なデータサイエンスが有望視されていて,例えばベイズを使う,そんなことに着目している状態かと.もちろん,ココイラも時系列解析に応用できるの.
ビジネス統計って凄く重要,ということ.まあ,統計工学とも言えるけど・・・.やっぱり,統計的品質管理かなー,あらゆることが.
頑張りましょう.