• 학습 트랙

    변수들 간의 관계 탐구

    이 3일 트랙에서는 핵심성과지표를 포함한 관계를 효과적으로 설명하고 변동의 문제 원인을 밝히기 위한 그래픽 및 통계 도구를 참가자에게 제공합니다.

    이 트랙은 공정 엔지니어, 연구개발 팀원, 기타 통계 모형을 빌드 및 평가하는 방법을 이해해야 할 품질 관리 전문가에게 적합합니다.

    여러 그룹을 비교하고, 상관 관계를 이해하고, 변수들 간의 선형 및 비선형 관계를 모두 모형화하는 데 필요한 데이터 분석 기법을 배웁니다.

    통계 원리는 실제 사례 및 연습을 통해 제시되며, 모두 Minitab Statistical Software에서 지원합니다.

    현장 교육 예약   공개 세션 찾기
  • 1-2일차
  • Minitab 필수 사항

    제조

    이 강좌는 2일에 걸쳐 진행되는 기초 강좌로서, Minitab을 사용하여 데이터를 가져오고, 데이터 탐구를 위한 믿을 수 있는 통계 방법을 개발하고, 설득력 있는 그래프를 만들고 해석하며, 결과를 내보내는 등의 데이터 분석에 필요한 시간을 최소화하는 방법을 배우게 됩니다. 다양한 실제 데이터 집합을 분석함으로써 응용 프로그램을 올바른 통계 도구와 연결하고 통계 출력을 해석하여 공정의 문제점 또는 개선의 증거를 드러내는 방법을 배웁니다. 가설 검정 및 신뢰 구간과 같이 중요한 통계 개념의 기본 사항 및 통계 모형화 도구를 사용하여 변수들 간의 관계를 발견하고 설명하는 방법을 배웁니다.

    이 강좌에서는 제조, 공학 및 연구개발 분야에서 주로 사용되는 통계 기법을 실제로 적용하여 바람직한 결정을 내리는 데에 중점을 둡니다.

    강좌 주제:

    • 데이터 가져오기 및 서식 설정
    • 막대 차트
    • 히스토그램
    • 상자 그림
    • Pareto 차트
    • 산점도
    • 표 및 카이-제곱 분석
    • 위치 및 변동 측정
    • t-검정
    • 비율 검정
    • 등분산 검정
    • 검정력 및 표본 크기
    • 상관
    • 단순 선형 및 다중 회귀 분석
    • 일원 분산 분석
    • 다중 변수 분산 분석

    전제 조건:

    없음. 이 강좌는 다른 모든 일반 Minitab 강좌 듣기 전에 반드시 들어야 하는 강좌입니다.

    현장 교육을 위한 옵션 주제:

    비모수 검정

  • 3일차
  • 통계 모형화

    제조

    변수들 간의 관계를 밝히고 설명하는 데 도움이 되는 추가 통계 모형화 도구를 학습하여, Minitab 필수 사항 강좌에서 배운 기본 통계 분석 개념에 따라 빌드를 계속합니다. 실습 예제는 모형화 도구가 키 입력 및 공정 변동 원인을 표시하는 데 어떤 도움이 되는지를 보여줍니다.

    통계 모델을 사용하여 공정이 다양한 조건에서 어떻게 작용할 수 있는지 조사하는 방법을 배웁니다. 이 강좌에서는 공정을 보다 잘 이해하고 개선 노력에 집중하여 확인하는 데 도움이 되는 기법을 알려줍니다.

    강좌 주제:

    • 다중 및 단계적 회귀 분석
    • 비선형 회귀 분석
    • 부분 최소 제곱
    • 공변량이 포함된 다중 변수 분산 분석
    • 중첩 및 변량 요인
    • 다변량 분산 분석
    • 이항 및 명목형 로지스틱 회귀 분석

    전제 조건:

    Minitab 필수 사항

이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다. 당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오