統計ノイズとは

厳密に定義された統計ノイズとは、特定のデータサンプルまたは数式内で説明されていない、説明できない変動またはランダム性を指す用語です。 統計ノイズには、エラーと残差という2つの主要な形式があります。 統計誤差は、正解であると想定された期待値とは異なる最終的な金額の一部です。 残差は、予想される結果のよりカジュアルな推定の結果です。 統計ノイズの背後にある一般的な概念は、特定のデータセットは必ずしも正確ではなく、同じ情報が再度収集または計算された場合に複製できない可能性があるということです。

ビジネスでの使用

多くの企業は統計に大きく依存しています。 統計情報は、顧客の好みや購買習慣、生産コスト、運営体制の効率性を識別するために使用されます。 統計の生成は、ビジネスの運営方法とその方向性をよりよく理解するための優れた方法ですが、プロセスによって価値のないデータが作成されることもあります。 ここで統計ノイズを考慮する必要があります。

たとえば、布の製造業者は、1時間以内に生産できる布の量に関する生産統計を作成する場合があります。 基本製品の品質、機械の故障、オペレーターのエラー、さらには工場の床の温度と湿度など、生産される布の平均量に影響を与える可能性のあるいくつかの要因があります。 統計ノイズは、一般的なシフトの過程で発生する可能性が低い要素の影響を除去することで考慮されます。これは、それらを含めると平均生産の真の結果が得られないためです。

エラーと残差の違い

多くの人は、統計誤差と残差は同じ発生に対する2つの参照であると考えていますが、実際には、それらは異なる側面です。 一般に、統計エラーに関連する計算と、タスクに適用されるある程度の労力があります。 エラーが発生すると、最終合計が増減する可能性があります。 統計的な残差があるため、論理的なプロセスを考え出すための労力はあまりありません。 代わりに、計算はほとんどまたはまったく関係なく、利用可能なデータの迅速なレビューに基づいた単なる手掛かりにすぎません。

統計ノイズは価値がないと見なされるべきものではありません。 ビジネスの分野では、統計的なノイズによって生じる質問は、平均的な就業時間中は一般的ではないものの、長期間にわたって生産が発生したり、脱線したりする可能性がある状況を指します。 この観点から、統計的ノイズは、安定した予測可能な運用の維持に役立つセーフガードを作成および実装するためのインスピレーションとなります。