現在、多くの企業において、様々な製品やサービスでデータが大量に収集され、それらのビッグデータを活用することによりシステムや部品やソフトの性能や信頼性を向上させるニーズが高まっています。しかしながら、良く使われる標準偏差やモンテカルロシミュレーションなどの既存の方法では一般的なバラツキを精度良く扱うことはできないため、それなりの誤差が避けられません。収集データが十分多く、信頼性の高い情報があったとしても、部品やシステム、ソフトの設計や評価・解析の過程で精度良くバラツキの情報を反映できないのです。性能や信頼性を向上させたつもりでいても、実は見えていない誤差が大きかったりします。
それでは、実際にどのようにバラツキを扱えばよいのでしょうか。本書は、それらを解決すべく分布の形状に着目して、分布による比較、演算、シミュレーションなどの方法を現場に即した例を交えながら解説します。
