통계 소음이란 무엇입니까?

엄격하게 정의 된 통계적 노이즈는 주어진 데이터 샘플 또는 공식 내에서 발견되는 설명 할 수없는 변동 또는 임의성을 나타내는 용어입니다. 통계적 노이즈에는 두 가지 기본 형태가 있습니다 : 오류 및 잔차. 통계적 오류는 단순히 정답으로 가정 된 예상 값과 다른 최종 금액의 일부입니다. 잔차는 예상 결과의보다 우연한 추정의 결과입니다. 통계적 노이즈의 일반적인 개념은 특정 데이터 세트가 반드시 정확하지 않으며 동일한 정보를 다시 수집하거나 계산하면 복제되지 않을 수 있다는 것입니다.

비즈니스에서 사용

많은 비즈니스는 통계에 크게 의존합니다. 통계 정보는 고객 선호도 및 구매 습관, 생산 비용 및 운영 구조 효율성을 식별하는 데 사용됩니다. 통계를 생성하는 것은 비즈니스 운영 방법과e 방향이 필요합니다. 프로세스는 또한 가치없는 데이터를 생성 할 수 있습니다. 통계적 노이즈를 고려해야하는 곳입니다.

예를 들어

의류 제조업체는 1 시간 이내에 생산할 수있는 천의 양과 관련된 생산 통계를 개발할 수 있습니다. 기본 제품의 품질, 기계 오작동, 운영자 오류 및 심지어 식물 바닥의 온도 및 습도 수준과 같이 생산 된 평균 천의 양에 영향을 줄 수있는 몇 가지 요인이 있습니다. 통계적 노이즈는 전형적인 교대 과정에서 발생하지 않을 가능성이없는 요소의 효과를 제거함으로써 고려 될 것입니다.이를 포함하여 평균 생산의 실제 그림을 초래하지 않기 때문입니다.

오류와 잔차의 차이

많은 사람들은 통계적 오류와 잔차가 같은 사건에 대한 두 가지 참조라고 가정합니다.그러나 실제로, 그것들은 다른 측면입니다. 일반적으로 통계적 오류와 작업에 어느 정도의 노력이 적용되는 계산이있었습니다. 오류로 인해 최종 총계가 높거나 낮을 수 있습니다. 통계적 잔류 물을 사용하면 논리적 프로세스를 제시하려는 많은 노력이 없습니다. 대신, 계산이 거의 또는 전혀없는 사용 가능한 데이터에 대한 빠른 검토를 기반으로 한 직감에 지나지 않습니다.

통계 소음은 무가치 한 것으로 간주되어야 할 것이 아닙니다. 비즈니스 분야에서 통계 소음으로 제기되는 질문은 종종 평균 근무일 동안 일반적이지 않지만 여전히 장기간 발생하고 탈선 할 수있는 상황을 지적합니다. 이러한 관점에서 통계적 노이즈는 꾸준하고 예측 가능한 작업을 유지하는 데 도움이되는 보호 조치를 만들고 구현하는 데 영감을 줄 수 있습니다.