この質問は、ウィキペディアなどのリソースが弱く開発されているにもかかわらず、統計と確率を自分で習得することの難しさを示しています。
コンサルティングの統計担当者、およびここに数人いる統計担当者が、特定の概念や方法をクライアントに説明するという課題に日常的に直面する可能性があることに気付きました。これは、教育コインの裏側です。概念を習得した場合、特定の分析方法を実施することは理にかなっているかもしれませんが、参照は不適切であるか、クライアントと共有するのが難しい場合があります。それでは、コンサルティング統計学者がクライアントに提案したい一般的なリソースはありますか?(より高度なまたは専門的なトピックについては、更新プログラム1を参照してください。)
役に立つかもしれないいくつかの本を考えることができますが、多くのクライアントが開発者が行ったようにウェブを検索しに行き、ウィキペディアでかなり無意味な資料に出くわすと思います。開発者への私の答えで、私はNISTハンドブックをそのようなリファレンスの1つとして使用できるように提案しました。ほかに何か?
更新1:Peter Flomが指摘したように、より高度な素材やより狭い追跡のために、単一の参照ポイントを提供することは容易ではないかもしれません。これは正しいことであり、これらのケースについては質問の表現を変えるべきでした。このような場合、コンサルタントはどのようにしてアクセス可能な参照を見つけて共有しますか?多くのコンサルタントは、クライアントに物事を説明するために何か新しいことを書くのに時間がかかると思いますが、それらは見つけられて共有される参照ではありません。
いくつかのアイデア:
- コンサルタントまたは他者が作成したチュートリアル
- 同じ概念を実証するプロジェクトのケーススタディまたは分析
- 概念を説明する本の抜粋(開発者への回答で提案したとおり)
他にどのような情報源がありますか、または実際にそのような参照を見つける方法は他にありますか?これは自由回答形式の質問であることに気づきましたが、開発者に対する私の答えは、この問題に取り組む方法のいくつかを示しています。これに対処できるすべての方法を尋ねるつもりはありませんが、自分の経験では、通常、このような説明リソースをどのように提供しましたか?