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学习课程

探索变量之间的关系

在这个为期 3 天的课程中,将向参与者讲授能够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。

面向的受众主要是过程工程师、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。

他们将学习用于以下用途的一些必要的数据分析方法: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。

一些统计原理将在实际示例和练习中展开 ― 所有这些都可以在 Minitab Statistical Software 中实现。

第 1-2 天

Minitab 基础

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
  • 多变量方差分析
Essentials
Essentials

第 3 天

统计建模

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
Statistical Modeling
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