QUALITY TRAINER – Parte del Centro de Educación de Minitab

Esquema combinado de rutas de aprendizaje

Un curso integral de estadística creado para usted por expertos en mejora de la calidad.

Quality Trainer fue desarrollado por expertos en estadística que suman más de 150 años de experiencia en la industria. Las rutas de aprendizaje le guían a través de más de 35 ejercicios utilizando Minitab Statistical Software para resolver desafíos de mejora de la calidad tomados de la vida real.

Ruta de aprendizaje 1: Fundamentos del análisis de datos

Estadísticos descriptivos y análisis gráfico

Tipos de datos
Uso de gráficas para analizar datos
Uso de estadísticos para analizar datos

Análisis de varianza (ANOVA)

Fundamentos del ANOVA
ANOVA de un solo factor
ANOVA de dos factores

Inferencia estadística

Fundamentos de la inferencia estadística
Distribuciones de muestreo
Distribución normal

Correlación y regresión

Relación entre dos variables cuantitativas
Regresión simple
Análisis de tendencias en series de tiempo

Pruebas de hipótesis e intervalos de confianza

Intervalos de confianza para los parámetros de población
Pruebas e intervalos de confianza
Prueba t para 1 muestra
Prueba de 2 varianzas
Prueba t para 2 muestras
Prueba t pareada
Prueba de 1 proporción
Prueba de 2 proporciones
Prueba de chi-cuadrada

Ruta de aprendizaje 2: Análisis estadístico de la calidad

Gráficas de control

Gráficas de control de fase 1 y 2
Control estadístico de procesos
Gráficas de control para datos de variables en subgrupos
Gráficas de control para observaciones individuales
Gráficas de control para datos de atributos

Mediciones y Análisis de sistemas

Fundamentos del análisis de sistemas de medición
Repetibilidad y reproducibilidad
Análisis gráfico de un estudio R&R del sistema de medición
Variación
ANOVA con un estudio R&R del sistema de medición
Estudio de linealidad y sesgo del sistema de medición
Análisis de concordancia de atributos

Capacidad del proceso

Capacidad del proceso para datos normales
Índices de capacidad
Capacidad del proceso para datos no normales

Ruta de aprendizaje 3: Diseño de experimentos

Análisis de varianza (ANOVA)

Fundamentos del ANOVA
ANOVA de un solo factor
ANOVA de dos factores

Diseño de experimentos

Pruebas T para efectos en DOE
Diseños factoriales
Bloques e incorporación de puntos centrales
Diseños factoriales fraccionados
Optimización de la respuesta mediante la deseabilidad
Optimización de respuestas

Ruta de aprendizaje 4: Analítica predictiva

Correlación y regresión

Relación entre dos variables cuantitativas
Regresión simple
Análisis de tendencias en series de tiempo

Analítica predictiva

Analítica predictiva
Validación del modelo
Métodos basados en árboles
División de clasificación CART
Árboles de clasificación CART
División de regresión CART
Árboles de regresión CART

Regresión múltiple

Relaciones entre varias múltiples variables cuantitativas
Regresión múltiple
Términos polinómicos y de interacción
Selección de modelo
Regresión logística binaria

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