探索变量之间的关系

这门为期 3 天的课程将向参与者讲授有效描述涉及关键绩效指标与发现变异问题来源之间关系的图形工具和统计工具。

此课程包括用于以下用途的数据分析方法:比较多个组,理解相关性,对变量之间的线性和非线性关系进行建模。分析和统计原理将通过实际的案例研究、示例和练习来介绍。

本课程最适合的受众包括业务分析人员、过程工程师、研发团队成员和其他需要了解如何构建和评估统计模型的质量专家。

培训课程

第 1-2 天

在这个为期 2 天的基础课程中,您将学习如何通过使用 Minitab 导入数据以尽可能缩短分析数据所需的时间,如何开发可靠的统计方法来探索数据,如何创建和解释有吸引力的图形并导出结果。分析来自真实世界的各种数据集,学习如何为自己的应用程序选择正确的统计工具,并解释统计输出以揭示过程中存在的问题或改进证据。学习重要统计概念(如假设检验和置信区间)的基础知识,以及如何使用统计建模工具揭示并描述变量之间的关系。

本课程重点讲授如何基于制造、工程和研发工作中常见统计方法的实际应用做出可靠的决策。

包括以下主题

  • 导入数据和设置数据格式
  • 条形图
  • 直方图
  • 箱线图
  • Pareto 图
  • 散点图
  • 表和卡方分析
  • 位置和变异测量
  • t 检验
  • 比率检验
  • 等方差检验
  • 功效和样本数量
  • 相关
  • 简单线性回归和多元回归
  • 单因子方差分析
  • 多变量方差分析
改进制造过程的 Graph One
PntWear 的交互作用图 - 数据均值

第 3 天

通过学习更多有助于揭示和描述变量之间关系的统计和建模工具,继续巩固在“Minitab 基础”课程中讲授的基础统计分析概念。借助动手实践示例演示建模工具如何帮助揭示哪些关键输入和来源导致了过程中出现变异。

学习如何使用统计模型调查过程在不同条件下的可能行为。本课程提供可帮助您更好地了解过程以及聚焦并验证改进工作的技能与方法。

包括以下主题

  • 多元和逐步回归
  • 非线性回归
  • 偏最小二乘
  • 具有协变量的多变量方差分析
  • 嵌套和随机因子
  • 多变量方差分析
  • 二元和名义逻辑回归
统计建模

第 4 天 - 可选

Minitab 培训为提高您使用统计数据来分析数据的效率奠定了基础。这些示例展示学习工具的实际场景,而练习则留出了实际练习时间。通过使用公司的数据加强培训,让您的教育之旅圆满完成。这让与会者有机会直接联系到其自身用例。

研讨会特别强调根据统计工具在公司项目以及数据中的实际应用来做出合理的决策。

主题将根据研讨会中讨论的特定客户数据确定。