• Minitab Essentials

    製造

    この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用しながらデータ分析に要する時間を最小限に抑えることを学びます。データ分析の作業には、データをインポートすること、データを調べる妥当な統計的アプローチを開発すること、説得力のあるグラフを作成、解釈すること、結果をエクスポートことがあります。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

    このコースでは、製造、高額、調査および開発の試みで一般的な統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

    題材には、以下が含まれます。

    • データのインポートとフォーマット
    • 棒グラフ
    • ヒストグラム
    • 箱ひげ図
    • Pareto図
    • 散布図
    • 表とカイ2乗分析
    • 位置と変動の測定
    • t検定
    • 比率検定
    • 等分散性検定
    • 検出力とサンプルサイズ
    • 相関
    • 単回帰と重回帰
    • 一元配置分散分析(ANOVA)
    • 多変量分散分析(ANOVA)

    前提条件:

    なし。このコースはMinitabの他の一般コースすべての前提条件になります。

    現地トレーニングのオプション題材:

    ノンパラメトリック検定

  • 統計的品質分析

    製造

    製造および工学の測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを育てます。統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが製造工程を改善、管理するために必要な証拠をどのように提供できるかを学びます。Minitabのさまざまな種類の管理図を、工程のいつ、どこで使うべきかを察知するスキルを育てます。

    重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。このコースでは、製造工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

    題材には、以下が含まれます。

    • ゲージ R&R
    • 破壊試験
    • ゲージの線形性と偏り
    • 属性一致
    • 変数および属性管理図
    • 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

    前提条件:

    Minitab Essentials

  • 要因計画

    製造

    Minitabの直感的な実験計画法のインターフェースを使用して、さまざまな完全実施要因計画と一部実施要因計画を生成する方法を学びます。実際的な応用で、無作為化、反復、ブロッキングの概念が賢明な実験の実践の基礎を整える方法を示します。結果データを正しく分析し、効果的かつ効率的に実験の目的に到達するのに必要なスキルを育てます。

    Minitabのカスタマイズ可能でパワフルなグラフの表示を用いて、製品および工程を改善し、重要な応答変数に影響を与える重要な要因を探し、工程の変動を減らし、研究開発プロジェクトを促進するために、実験結果を解釈、伝達します。

    題材には、以下が含まれます。

    • 要因実験計画
    • 正規効果プロットと効果Pareto
    • 検出力とサンプルサイズ
    • 主効果、交互作用、3次元プロット
    • 中心点
    • 重ね合わせ等高線図
    • 多応答最適化

    前提条件:

    Minitab Essentials

  • 統計モデリング

    製造

    変数間の関係を解明、説明するのに役立つ追加的な統計モデリングツールを学びながら、Minitab Essentialsコースの基本分析概念を踏襲します。実例により、モデリングツールが重要な入力や、工程の変動の原因を明らかにする方法を見ていきます。

    統計モデルを使用して工程が異なる条件のもとでどのように進むかを調査する方法を、学びます。このコースでは、より良く工程を理解するのに役立ち、改善に集中、検証する技術を学びます。

    題材には、以下が含まれます。

    • 重回帰とステップワイズ回帰
    • 非線形回帰
    • 偏最小二乗
    • 共分散のある多変量分散分析
    • ネストとランダム要因
    • 多変量分散分析(MANOVA)
    • 二値および名義ロジスティック回帰

    前提条件:

    Minitab Essentials

  • 応答曲面計画

    製造

    基本の2レベルの完全実施要因計画と一部実施要因計画の知識を、工程最適化にぴったりになるまで広げます。Minitabの実験計画法を用いて、応答曲面法を作成し、2次を含むモデルを使用する実験的結果を分析し、最適な要因の設定を見つける方法を学びます。

    重要な工程情報の入手に必要なリソースに敏感になりつつ、その情報の発見内容のバランスを取る逐次実験などの技術を用いて、実際に実験を行う方法を学びます。同時に複数の応答を最適化する要因設定の探し方を学びます。

    題材には、以下が含まれます。

    • 中心複合計画およびBox-Behnken計画
    • 最も急な下降の計算
    • 重ね合わせ等高線図
    • 多応答最適化

    前提条件:

    Minitab Essentialsおよび要因計画

  • 定式化と混合計画

    製造

    実験の計画および材料の混合からなる工程の結果データの分析の原則を、化学業界、食品業界、飲料業界で一般的なものを含めて、学びます。Minitabのわかりやすいインターフェースを使いながら、実験的リソースを最小限に抑えて、工程の混合に関連する重要な工程情報を調査、解明する実験計画を作成します。材料の混合特性を理解し、一つまたは複数の重要な工程特性を最適化するのに必要な材料の適切な混合を選択できるよう、グラフと統計の出力を解釈する方法を学びます。

    題材には、以下が含まれます。

    • 単体格子計画と単体重心計画
    • 上限と下限
    • 極頂点計画
    • 擬似成分

    前提条件:

    Minitab Essentialsおよび要因計画

  • 実践の実験計画法

    製造

    応答変数またはデータ収集プロセスの性質上、伝統的な要因計画や応答曲面計画の分析を修正する必要がある場合、共通のDOEシナリオを処理する方法を学びます。欠損データや変更するのが困難な因子など、実際の実験で発生することが多いシチュエーションに対応する技術を磨きます。応答に影響する可能性のあるものの、実験で管理できない変数(共分散)をどのように考慮に入れるかを学びます。

    重要な製品特性または工程特性を最適化しながら、コストまたは変動性を最小限に抑える機会を探ります。欠陥などの重要な事象の発生確率に要因が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法を学びます。

    題材には、以下が含まれます。

    • 共分散分析
    • 非釣り合い型計画
    • 分割実験計画
    • 多応答最適化
    • 変動性分析
    • 2値ロジスティック回帰

    前提条件:

    Minitab Essentialsおよび要因計画

    現地トレーニングのオプション題材:

    Taguchi計画

  • 信頼性の紹介

    製造

    グラフ分析方法と量的分析方法の両方を用いて、製品の寿命特性を割り出します。打ち切りデータおよび非打ち切りデータを含むケーススタディを探り、信頼性で一般的な幅広いデータ構造を正しく取り扱う方法を学びます。

    故障率のモデル化に使用する一般的な分布を探り、これらのモデルを選ぶのに必要なスキルを育てます。

    題材には、以下が含まれます。

    • パラメトリック分布分析およびノンパラメトリック分布分析
    • 推定および実証検定計画
    • 成長曲線
    • 多重故障モード
    • 保証予測
    • ワイベイズ (Weibayes) 分析

    前提条件:

    Minitab Essentials

  • 高度な信頼性

    製造

    説明変数が製品寿命に及ぼす影響を研究し、説明します。製品故障の要因と共変量の影響および製品の母集団への故障リスクを割り出します。妥当な時間で信頼性の高い製品の信頼性推定値を取得する方法、それらの部品いつ故障するかを評価する方法を学びます。

    適切な標本の大きさを定め、加速寿命試験のストレスレベルに単位の割り当てを行い、故障の確率にストレス変数が及ぼす影響を割り出します。適切な確率モデルを使用して、製品が実際に使われるようになった時の重要な寿命特性を予測することに重きが置かれます。

    題材には、以下が含まれます。

    • プロビット分析
    • 寿命データでの回帰
    • 加速寿命試験と試験計画

    前提条件:

    Minitab Essentialsおよび信頼性の紹介

  • 統計的品質分析の追加題材

    製造

    工程の改善、管理に役立つ追加的なツールを学びながら、製造統計品質分析コースの基本概念を踏襲します。複数のゲージまたは一部の複数の位置から製造測定システムおよび工学測定システムを正しく評価、認定するのに必要なスキルを育てます。ロット全体の合否を判断できるよう、ロットの抜き取り品を評価する方法を学びます。珍しい事象や時間のかかるデータを扱う管理図の知識を広げます。

    重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。このコースでは、製造工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

    題材には、以下が含まれます。

    • ゲージR&R拡張
    • 直交回帰
    • 許容限界区間
    • 受け入れ標本抽出
    • 間・内分析
    • EWMA、短期、累積和、希事象を含む管理図

    前提条件:

    Minitabの基本と統計的品質分析

  • 製薬向けの統計ツール

    製造

    製薬業界で一般的に使用されているMinitabツールの使い方を学びます。状況に合った適切なツールを選択する方法、分析の結果を正しく解釈する方法を理解して、データ分析の正しい統計的アプローチを発展させていきます。簡単なデータの入力および出力のエクスポートの方法を学びます。

    工程平均が目標値を外れているか、2つの平均値に大きなさがあるかを判断したり、工程変更が重要な応答に大きな影響を及ぼしていないかを示したりする重要な統計的概念の基本を学びます。測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを育てます。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。ロット全体の合否を判断できるよう、ロットの抜き取り品を評価する方法を学びます。

    工程改善に実験計画法を応用する方法を学びます。製品の有効期限を判断する安全性分析の適用の仕方を学びます。すべての応用で、製薬業界で一般的に使用されている統計的手法の実地応用に基づく、優れた業務決定に重点が置かれています。

    題材には、以下が含まれます。

    • データのインポートとフォーマット
    • 棒グラフ
    • ヒストグラム
    • 箱ひげ図
    • 散布図
    • 検出力と標本の大きさの判断
    • t検定
    • 同等性検定
    • 比率検定
    • 許容限界区間
    • 変数および属性管理図
    • 回帰
    • 一元配置分散分析(ANOVA)
    • 多変量分散分析(ANOVA)
    • 実験計画法(DOE)
    • 属性一致分析
    • ゲージ R&R
    • 属性受け入れ標本抽出
    • 正規データと非正規データの能力分析

    前提条件:

    なし。このコースを、実践において、応答曲面法と実験計画法の前提条件として使用できます。

  • 医療機器向けの統計ツール

    製造

    医療機器業界で一般的に使用されているMinitabツールの使い方を学びます。状況に合った適切なツールを選択する方法、結果を正しく解釈する方法を理解して、データ分析の正しい統計的アプローチを発展させていきます。簡単なデータの入力および出力のエクスポートの方法を学びます。

    工程平均が目標値を外れているか、2つの平均値に大きなさがあるかを判断したり、工程変更が重要な応答に大きな影響を及ぼしていないかを示したりする重要な統計的概念の基本を学びます。測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを育てます。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら品質を評価する方法を学びます。製品の特定ロットを出荷しても良いかを判断できるよう、出荷検査でロットの抜き取り品を評価する方法を学びます。品質特性に不可欠な改善の実験計画法の応用の仕方を学びます。

    すべての応用で、医療機器業界で一般的に使用されている統計的手法の実地応用に基づく、優れた業務決定に重点が置かれています。

    題材には、以下が含まれます。

    • データのインポートとフォーマット
    • 棒グラフ
    • ヒストグラム
    • 箱ひげ図
    • 散布図
    • 検出力と標本の大きさの判断
    • t検定
    • 同等性検定
    • 比率検定
    • 許容限界区間
    • 変数および属性管理図
    • 回帰
    • 一元配置分散分析(ANOVA)
    • 多変量分散分析(ANOVA)
    • 実験計画法(DOE)
    • 属性一致分析
    • ゲージ R&R
    • 属性受け入れ標本抽出
    • 正規データと非正規データの能力分析

    前提条件:

    なし。このコースを、実践において、応答曲面法と実験計画法の前提条件として使用できます。

  • Minitabの自動化分析

    製造/サービス

    Minitabの分析を自動化して、マクロで時間を節約します。Minitabコマンド構文を使用して、データベースからデータを瞬時にインポートするマクロを書き、構成状態の悪いExcelファイルを操作し、ユーザー入力を最小限に抑えながら統計分析を実施する方法を学びます。このハンズオンコースが終わる頃には、ご自分のカスタムマクロを書き、実施することができるようになっています。

    前提条件:

    Minitab Essentials

  • 品質に関する非正規データの分析

    製造

    データが歪んでいる、極端な外れ値がある、集団化している時に品質レベルを測定する追加的なツールを学びながら、製造統計品質分析コースの基本概念を踏襲します。非正規データがある場合に、どれだけ正確に特殊な原因の変動を判別するかを学びながら、管理図の知識を広げます。

    非正規データを検出し、分析に適切な分布または変換を選択する際、グラフィカルな方法と統計的な検定を効果的に使用するのに必要なスキルを身につけます。正規性検定で測定分解能の低さや標本の大きさがあたえる影響を学びます。

    題材には、以下が含まれます。

    • 確率プロット
    • 正規性検定
    • 非正規データの能力分析
    • Box-Coxおよびジョンソン変換
    • 多重変数の能力分析
    • 許容限界区間
    • 個別管理図
    • 多重故障モード分析

    前提条件:

    Minitabの基本と統計的品質分析

  • サービス品質のためのMinitab Essentials

    サービス

    この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用しながらデータ分析に要する時間を最小限に抑えることを学びます。データ分析の作業には、データをインポートすること、データを調べる妥当な統計的アプローチを開発すること、説得力のあるグラフを作成、解釈すること、結果をエクスポートことがあります。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

    このコースでは、ビジネス、取引、サービスの処理で一般的に使用される統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

    題材には、以下が含まれます。

    • データのインポートとフォーマット
    • 棒グラフ
    • ヒストグラム
    • 箱ひげ図
    • Pareto図
    • 散布図
    • 表とカイ2乗分析
    • 位置と変動の測定
    • t検定
    • 比率検定
    • 等分散性検定
    • 検出力とサンプルサイズ
    • 相関
    • 単回帰と重回帰
    • 一元配置分散分析(ANOVA)

    前提条件:

    なし。このコースはMinitab Service Qualityの他の一般コースすべての前提条件になります。

    現地トレーニングのオプション題材:

    ノンパラメトリック検定

  • サービスの質の統計的品質分析

    サービス

    測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを育てます。統計的プロセス管理の基礎と、これらの重要な質的ツールがプロセスを改善、管理するために必要な証拠をどのように提供できるかを学びます。Minitabのさまざまな種類の管理図を、いつ、どこで使うべきかを察知するスキルを育てます。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。

    このコースは、サービス業界に関連する質的ツールの指導に重点を置いています。

    題材には、以下が含まれます。

    • 2値、名義、順序データの属性一致
    • カッパとケンドールの係数
    • ゲージ R&R
    • 変数および属性管理図
    • 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

    前提条件:

    サービスの質のためのMinitab Essentials

  • サービスの質の統計モデリング

    サービス

    サービス業界に実際に存在する問題からデータを分析して、利用できる統計ツールのセットを拡張します。変数間の関係を探り、説明するためのツールで、分析スキルを高めます。時間の効果と影響に関連するデータで特徴を探し、説明する方法、将来のプロセスの行方を予測する方法を学びます。

    グラフのアプローチや量的アプローチを用いて、異なる要因が重要な質的特徴に及ぼすそれぞれの影響の類似性と差を説明します。重要な事象の発生確率に要因が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法を学びます。

    題材には、以下が含まれます。

    • 多変量分散分析(ANOVA)
    • 2値ロジスティック回帰
    • 要因計画
    • 指数平滑化を含む時系列ツール
    • トレンド分析
    • 分解
    • ベストサブセットおよびステップワイズを含む重回帰

    前提条件:

    サービスの質のためのMinitab Essentials

  • 医療用Minitab Essentials

    サービス

    この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用しながらデータ分析に要する時間を最小限に抑えることを学びます。データ分析の作業には、データをインポートすること、データを調べる妥当な統計的アプローチを開発すること、説得力のあるグラフを作成、解釈すること、結果をエクスポートことがあります。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

    このコースでは、医療で一般的に使用される統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

    題材には、以下が含まれます。

    • データのインポートとフォーマット
    • 棒グラフ
    • ヒストグラム
    • 箱ひげ図
    • Pareto図
    • 散布図
    • 表とカイ2乗分析
    • 位置と変動の測定
    • t検定
    • 比率検定
    • 等分散性検定
    • 検出力とサンプルサイズ
    • 相関
    • 単回帰と重回帰
    • 一元配置分散分析(ANOVA)

    前提条件:

    なし。このコースはMinitabの他の一般コースすべての前提条件になります。

  • 医療用統計質的分析

    サービス

    測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを育てます。統計的プロセス管理の基礎と、これらの重要な質的ツールがプロセスを改善、管理するために必要な証拠をどのように提供できるかを学びます。Minitabのさまざまな種類の管理図を、いつ、どこで使うべきかを察知するスキルを育てます。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。

    このコースは、医療業界に関連する質的ツールの指導に重点を置いています。

    題材には、以下が含まれます。

    • 2値、名義、順序データの属性一致
    • カッパとケンドールの係数
    • ゲージ R&R
    • 変数、属性、希事象管理図
    • 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

    前提条件:

    Minitab Essentials

  • 分析の基礎

    予測分析

    この基礎コースでは、Minitabを使用しながらデータ分析に要する時間を最小限に抑えることを学びます。データ分析の作業には、データをインポートすること、データを調べる妥当な統計的アプローチを開発すること、説得力のある視覚化を行ってそれを解釈すること、結果をエクスポートすることがあります。最小限のユーザーの入力でMinitab分析が自動的に実行されるようにし、時間を節約します。現実のさまざまなデータセットを分析して、適切な分析ツールで応用内容を調整する方法、統計的な結果を解釈する方法を学びます。仮説検定や信頼区間などの重要な統計の概念の基礎を学びます。

    このコースでは、ビジネス、製造、取引の処理で一般的に使用される統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

    題材には、以下が含まれます。

    • データのインポートとフォーマット
    • Execマクロ
    • 棒グラフ
    • ヒストグラム
    • 箱ひげ図
    • Pareto図
    • 散布図
    • 位置と変動の測定
    • t検定
    • 等分散性検定
    • 検出力とサンプルサイズ

    前提条件:

    なし。

  • 回帰モデルおよび予測

    予測分析

    統計モデルツールを使用して変数間の関係を探り、説明することを学ぶことで、分析の基礎コースで習った基礎的統計分析概念の構築を続けます。時間の効果と影響に関連するデータで特徴を探し、説明する方法、将来の行方を予測します。

    重要な事象の発生確率に入力変数が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法を学びます。実例により、モデリングツールが重要な入力や、データの変動の原因を明らかにする方法を見ていきます。

    題材には、以下が含まれます。

    • 散布図
    • 相関
    • 単回帰
    • 指数平滑化を含む時系列ツール
    • トレンド分析
    • 分解
    • 重回帰とステップワイズ回帰
    • 二値ロジスティック回帰
    • 検証のある回帰

    前提条件:

    分析の基礎

  • 機械学習

    予測分析

    多くの産業が経験する現実の問題のデータを分析して、変数間の関係を探り、説明して、分析を拡張します。CART®などの教師あり機械学習技術を使用して履歴データにあるパターンを分析し、洞察を向上して、潜在的なリスクを特定し、改善の機会を探し、将来を予測する方法を学びます。

    クラスタリングなどの教師なし機械学習ツールを使用して、データ内の自然分割を検出し、観測値または変数を同質のセットにグループ化します。データの次元性を、元のデータを無相関変数のセットに変換することで、削減します。

    題材には、以下が含まれます。

    • 判別分析
    • 検定セット検証
    • k分割検証
    • CART® 分類
    • 相関
    • CART® 回帰
    • クラスター分析
    • 主成分

    前提条件:

    分析の基礎、回帰モデルおよび予測

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