통계 노이즈 란 무엇입니까?

엄격하게 정의 된 통계 노이즈는 주어진 데이터 샘플 또는 공식에서 발견 할 수있는 설명 할 수없는 변화 또는 임의성을 나타내는 용어입니다. 통계 노이즈에는 에러와 잔차라는 두 가지 주요 형태가 있습니다. 통계 오류는 단순히 정답으로 가정 된 예상 값과 다른 최종 금액의 일부입니다. 잔차는 예상되는 결과에 대한보다 간단한 추정의 결과입니다. 통계 노이즈의 기본 개념은 특정 데이터 세트가 반드시 정확한 것은 아니며 동일한 정보를 다시 수집하거나 계산할 경우 복제 할 수 없다는 것입니다.

사업에 사용

많은 비즈니스가 통계에 크게 의존합니다. 통계 정보는 고객 선호와 구매 습관, 생산 비용 및 운영 구조의 효율성을 식별하는 데 사용됩니다. 통계 생성은 비즈니스 운영 방식과 취향에 대한 이해를 높이는 좋은 방법이지만 프로세스는 가치없는 데이터를 생성 할 수도 있습니다. 여기서 통계 노이즈를 고려해야합니다.

예를 들어, 천 제조업체는 1 시간 이내에 생산할 수있는 천의 양과 관련된 생산 통계를 개발할 수 있습니다. 기본 제품의 품질, 기계 고장, 작업자 오류 및 공장 바닥의 온도 및 습도 수준과 같이 생산 된 평균 천 양에 영향을 줄 수있는 몇 가지 요인이 있습니다. 통계적 노이즈는 일반적인 전환 과정에서 발생하지 않을 요소의 영향을 제거하여 고려할 수 있습니다. 이러한 요소를 포함하면 평균 생산량의 실제 그림이 생성되지 않기 때문입니다.

오차와 잔차의 차이

많은 사람들이 통계적 오류와 잔차가 동일한 발생에 대한 두 개의 참조라고 가정하지만 실제로는 다른 측면입니다. 일반적으로 통계 오류와 관련된 계산과 작업에 어느 정도의 노력이 적용되었습니다. 오류로 인해 최종 총계가 높아지거나 낮아질 수 있습니다. 통계적 잔차로 인해 논리적 프로세스를 만들기 위해 많은 노력을 기울이지 않습니다. 대신, 계산이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 가용 데이터의 빠른 검토를 기반으로 한 직감에 지나지 않습니다.

통계 노이즈는 쓸모없는 것으로 간주되지 않습니다. 비즈니스 분야에서 통계적 소음에 의해 제기되는 질문은 종종 평일 근무 기간 동안 일반적이지는 않지만 여전히 오랜 기간 동안 생산을 발생시키고 탈선시킬 수있는 상황을 가리 ​​킵니다. 이러한 관점에서 통계 노이즈는 안정적이고 예측 가능한 운영을 유지하는 데 도움이되는 보호 장치를 만들고 구현하는 데 영감을 줄 수 있습니다.