Description des cours pour données transactionnelles

Les cours peuvent être dispensés en français ou en anglais.

Certains cours nécessitent des pré-requis.

Réduisez le temps requis pour une analyse statistique en apprenant à naviguer rapidement dans les fenêtres Minitab et à structurer correctement les données.
Apprenez à créer et interpréter les graphiques Minitab, dont histogrammes, diagrammes, boîtes moustaches, cartes barres, graphiques des intervalles et graphiques de séries chronologiques.
Personnalisez vos graphiques en manipulant des attributs, en ajoutant par exemple des titres et modifiant l'apparence de vos textes et symboles.
Evaluez la normalité de vos donénes en utilisant des graphiques et statistiques de base, comme les mesures du centre et de dispersion et intervalles de confiance.
Identifiez et isolez les sources clés potentielles de variation dans votre procédé à l'aide de diagrammes de Pareto, diagrammes des causes et effets, et techniques de balayage.
Créez des macros simples pour automatiser l'analyse de données et la génération de rapports.

Utilisez des outils statistiques de base Minitab tout en apprenant des concepts statistiques clés. Excutez des tests t à 1 échantillon, à 2 échantillons et pour données appariées.
Calculez les effectifs d'échantillons requis pour l'analyse.
Utilisez l'analyse de la variance (ANOVA) et les comparaisons multiples pour prouver la modification d'un procédé.
Evaluez les relations potentielles entre des variables à l'aide du coefficient de corrélation et constituez des modèles de prévision en utilisant une régression linaire simple et multiple.
Testez si une proportion de la population est considérablement différente d'une valeur cible en utilisant un test à une proportion. Excutez un test du khi deux pour une association entre deux variables catégoriques.

Utilisez les techniques adaptées aux données continues et d'attributs pour évaluer des systèmes de mesure, étudier l'aptitude d'un procédé, et évaluer l'aptitude d'un procédé lorsque vos données sont supposées être à la fois normalement et non normalement distribuées.
Parmi les techniques pour les données continues figurent : l'es études R&R de l'instrumentation, les cartes -S et I-MR, l'analyse d'aptitude normale, l'analyse d'aptitude normale avec transformation de Box-Cox, et l'analyse d'aptitude de Weibull.
Parmi les techniques pour les données d'attributs figurent : les études R&R de l'instrumentation d'attributs, les cartes P, C, et U et l'analyse d'aptitude binomiale.

Approfondissez vos connaissances pour déterminer et analyser les relations entre variables pour des données continues.
Etudiez l'application des plans d'expériences dans le domaine des services ou dans les activités transactionnelles.
Utilisez des tests de comparaisons multiples et des procédures graphiques pour étudier les différences entre les niveaux de facteurs.
Etudiez les outils de prévision dans Minitab.
Utilisez une régression logistique binaire pour analyser une réponse binaire (appel abandonné/non abandonné, compte en défaut/non en défaut).
Analysez l'effet de plusieurs facteurs (variables continues) sur une réponse à l'aide de la régression linéraire multiple.