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QUALITY TRAINER – Parte do Minitab Education Hub

Esboço do caminho de aprendizagem

Um curso abrangente de estatística oferecido a você por especialistas em melhoria de qualidade.

O Quality Trainer foi desenvolvido por estatísticos experimentados com mais de 150 anos de experiência no setor. Os cursos guiarão por 35 exercícios que usam o Minitab Statistical Software para resolver desafios de melhoria de qualidade reais.

Caminho de aprendizagem 1: Fundamentos de análise de dados

Estatísticas descritivas e análise gráfica

  • Tipos de dados
  • Usando gráficos para analisar dados
  • Usando estatísticas para analisar dados

Análise de variância (ANOVA)

  • Fundamentos da ANOVA
  • ANOVA com um fator
  • ANOVA com dois fatores

Inferência estatística

  • Fundamentos da inferência estatística
  • Distribuições amostrais
  • Distribuição normal

Correlação e regressão

  • Relação entre duas variáveis quantitativas
  • Regressão simples
  • Análise de tendências em série temporal

Testes de hipótese e intervalos de confiança

  • Intervalos de confiança para parâmetros populacionais
  • Testes e intervalos de confiança
  • Teste t para 1 amostra
  • Teste para 2 variâncias
  • Teste t para 2 amostras
  • Teste t pareado
  • Teste para 1 proporção
  • Teste para 2 proporções
  • Teste qui-quadrado

Caminho de aprendizagem 2: Análise estatística da qualidade

Cartas de controle

  • Cartas de controle fase 1 e 2
  • Controle estatístico de processos
  • Cartas de controle para dados de variáveis em subgrupos
  • Cartas de controle para observações individuais
  • Cartas de controle para dados de atributos

Análise do sistema de medição

  • Fundamentos da análise do sistema de medição
  • Repetibilidade e reprodutibilidade
  • Análise gráfica de um estudo de medição R&R
  • Variação
  • ANOVA com um estudo de medição R&R
  • Estudo de linearidade e vício de medição
  • Análise de concordância por atributos

Capacidade do processo

  • Capacidade do processo para dados normais
  • Índices de capacidade
  • Capacidade do processo para dados não normais

Caminho de aprendizagem 3: Planejamento de experimentos

Análise de variância (ANOVA)

  • Fundamentos da ANOVA
  • ANOVA com um fator
  • ANOVA com dois fatores

Planejamento de experimentos

  • Teste t para efeitos no DOE
  • Experimentos fatoriais
  • Blocagem e incorporação de pontos centrais
  • Experimentos fatoriais fracionados
  • Otimização de resposta usando desejabilidade
  • Otimização de resposta

Caminho de aprendizagem 4: Análise preditiva

Correlação e regressão

  • Relação entre duas variáveis quantitativas
  • Regressão simples
  • Análise de tendências em série temporal

Análise preditiva

  • Análise preditiva
  • Validação do modelo
  • Métodos baseados em árvores
  • Divisão de classificação do CART®
  • Árvores de classificação CART®
  • Divisão de regressão do CART®
  • Árvores de regressão CART®

Regressão múltipla

  • Relacionamentos entre múltiplas variáveis quantitativas
  • Regressão múltipla
  • Termos polinomiais e de interação
  • Seleção de modelo
  • Regressão logística binária

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