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基:决策分析 于数据分析的科学管理和决策

来源:花子 作者:dllingfeng 人气: 发布时间:2019-09-22
摘要:正态分布实践应用案例研究 5、离散数据假设检验择线路图 7.1散点图描述和MINITAB操作 2.4、可控参数优化和预测 2)信噪比S/N计算和效应图 1)主效应图和因子筛选 2.3、静态田口数据分析 2.2、设计静态田口 2.1、静态田口DOE(实验设计)概述 2、静态田口DOE

   正态分布实践应用案例研究

5、离散数据假设检验择线路图

7.1散点图描述和MINITAB操作

2.4、可控参数优化和预测

2)信噪比S/N计算和效应图

1)主效应图和因子筛选

2.3、静态田口数据分析

2.2、设计静态田口

2.1、静态田口DOE(实验设计)概述

2、静态田口DOE

1.7、田口DOE实施步骤

1.6、田口信噪比S/N

1.5、田口损失函数计算

步驟3.允差設計

步驟2.參數設計

步驟1.系統設計

1.4、田口穩健設計方法三个阶段

1.3、稳健设计的观念

2)质量损失函数(TaguchiQuality Loss Function, QLF)

1)品质定义

1.2、田口的门洞质量函数

1.1、传统的门柱质量函数

1、田口健壮DOE概述

第十四部分:田口健壮DOE(实验设计)和MINITAB操作

3.、响应曲面(RSM)试验案例分析和现场练习

2.5如何应用优化器进行优化设计

2.4如何分析响应曲面(RSM)试验设计

2.3如何选择最优化设计

2.2如何自定响应曲面(RSM)试验设计

2.1如何创建响应曲面(RSM)试验设计

2MINITAB响应曲面(RSM)试验(DOE)Minitab操作

1.2Box-Behnken设计

1.1中心复合设计

1、响应表面DOE(试验设计)介绍

第十三部分:响应曲面(RSM)应用和MINITAB操作

3.8 如何应用优化器进行优化设计

3.7 如何看等值线和等值图

3.6 如何看因子图

3.5 如何分析变异性

3.4 如何分析因子试验设计

3.3 如何选择最优化设计

3.2 如何自定义因子试验设计

3.1 如何创建因子试验设计

3.MINITAB因子试验(DOE)操作总练习

2.2、实战演练你的项目筛选DOE应用计划

2.1、筛选DOE(实验设计)应用案例与MINITAB操作训练

2、筛选试验案例分析与MINITAB操作分析训练

1.2、节省成本的快速DOE

1.1、因子数太多的过滤技术

1、筛选试验DOE(实验设计)概述

第十二部分:于数据分析的科学管理和决策。筛选试验

4、折叠DOE(实验设计)案例分析与minitab操作训练

3.2、如何提高分辨率

3.1、如何消除关键因子的混淆

3、折叠设计

2.2、如何选择合适的分辨率

2.1、混淆和分辨率概念

2、分部因子DOE(实验设计)混淆

1.2、设计方案正交性

1.1、部分因子DOE作用和有缺点

1、分部因子DOE(实验设计)概述

第十一部分:怎么提高分析能力。分部因子实验设计

2、实战演练你的项目全因子DOE应用计划

1、全因子DOE(实验设计)应用案例与MINITAB操作训练

5、全因子DOE(实验设计)案例分析与MINITAB操作训练

4.8、优化器

4.7、等值线和等值图

4.6、因子图

4.5、分析变异性

4.4、分析因子实验设计

4.3、选择最优化设计

4.2、自定义因子实验设计

4.1、创建因子实验设计

4、MINITAB因子设计应用和操作

3)优化器

2)曲面优化

1)等值线优化

3.5、因子参数优化

3)异常数据判定

2)残差和残差图

1)相关系数平方和R-SQ

3.4、模型好坏判定

4)效应正态图

3)效应柏拉图

2)交互作用图

1)主效因图

3.3、因子重要性判断

3.2、多因子混合水平DOE

3.1、多因子2水平DOE

3、多因子DOE(实验设计)

2、单因子DOE(实验设计)最简单的DOE

1.3、何时选用全因子DOE

1.2、全因子DOE优点和缺点

1.1、全因子DOE作用

1、全因子DOE(实验设计)概述

第十部分:全因子实验设计

实战演练:分析与综合。根据你的项目设计一份试验设计计划表。看看决策分析。

6.4、实验设计成功十大因素

6.3、实验设计表

6.2、试验设计的一般步骤

--如何基于试验目的、精度和成本选择

6.1、DOE选择

6.DOE试验策划

5.4、正交试验表的性质

5.3、正交试验表的特点

5.2、正交试验表的结构

5.1、正交试验表

5、正交试验设计表

4.3、分组试验

4.2、随机化试验

4.1、重复试验

4、试验设计基本原则

实战演练:我不知道决策。如何选择和测量你的项目因子X?

3.4、因子分组

3.3、噪声因子处理

3.2、多水平转化问题

3.1、合理选择水平范围

3、因子X和其水平处理技巧

实战演练:如何选择和测量你的项目Y?

2.6、案例分享:于数据分析的科学管理和决策。涂牛旅游网。某半导体公司很少的DOE成本完成破坏性试验。怎么提高分析能力。服饰搭配

2.5、小概率事件如何定义Y?

2.4、量化方法——克利特度量尺度

2.3、从Y的现象入手

2.2、量化并评估项目Y

2.1、确定项目问题

2、确定项目问题Y响应(Response)

1.3、实验设计(DOE)类别、作用和适用场合

1.2、实验设计(DOE)目的和作用

1.1、何谓实验设计(DOE)

1、何谓实验设计(DOE)

第九部份、DOE试验设计原理和概述

11、回归分析实践报告

10、实验验证预测结果

9、利用模型优化和预测

8、回归模型好坏判断

7、回归模型和回归方程

6、因子显著性检验

5、应用MINITAB对应的回归模型工具

4、散布图直观分析

3、试验或观察收集数据(或历史数据)

2、定义响应Y和因子X

1、描述你的项目

课后实践:看着数据。

课堂练习:分析与综合。结合自身的项目历史数据或实验数据选择MINITAB回归分析操作训练

10、回归分析常见错误应用和消除

9、拟合线图应用和MINITAB操作

8、多元回归、逐步回归、最佳子集回归应用和MINITAB操作

7、一元回归分析应用和MINITAB操作

6、模型效果验证

5、应用回归模型估计和预测

4、模型假定和显著性检验

3、如何从R-SQ和残差图判定拟合模型好与坏

2.4 异常分析和判断

2.3 误差S分析和判断

2.2判定系数R-sq, 2.1 最小二乘法

2、一元回归模型和回归方程

1、相关性和回归分析

回归分析案例:听说分析与综合。游戏网吧选址研究(客户如有案例以客户案例教学)

第八部份、回归分析分析应用和MINITAB操作

10、方差分析实践报告

9、解释检验结果和得出结论---找出主要因子

8、交互作用图分析

7、主效应图分析

6、应用MINITAB对应的方差分析工具

5、选择方差检验类型

4、试验或观察收集数据(或历史数据)

3、确定因子X水平

2、定义响应Y和因子X

1、描述你的项目

课后实践:

课堂练习:怎么提高分析能力。结合自身的项目数据选择MINITAB对应方差分析操作训练

7、方差分析案例应用和MINITAB操作练习

8、交互作用图分析应用和MINITAB操作

7、主效应图分析应用和MINITAB操作

6、非平衡方差分析应用和MINITAB操作

5、多因子方差分析应用和MINITAB操作

4、单因子方差分析应用和MINITAB操作

3.4方差分析表ANOVA表

3.3方差组估计量的比较---F检验

3.2总体方差组内估计

3.1总体方差组间估计

3、多个总体均值相等性检验

2、方差分析的三个假定

1、方差分析因子、水平、响应、组内、组外、残差等概念

方差分析案例:多种装配工艺产量研究(客户如有案例以客户案例教学)

第七部份、方差分析应用和MINITAB操作

8、解释检验结果和得出结论

7、应用MINITAB对应的假设检验工具实施检验

6、收集数据

5、确定样本数量

4、定义风险a

3、选择假设检验方法

2、定义原始假设和备择假设

1、描述你的项目

课后实践:如何分析问题。

课堂练习:结合自身的项目需要检验的类型选择MINITAB对应假设检验工具操作训练

17、六西格玛项目案例中假设应用和MINITAB操作练习

16、双泊松检验和MINITAB操作

15、单个泊松检验和MINITAB操作

14、2P检验应用和MINITAB操作。你看如何分析问题。

13、1P检验应用和MINITAB操作。听听基。

12、成对T检验应用和MINITAB操作。看看时事评论2018最新范文。基。

11、双样本T检验应用和MINITAB操作

10、单样本T检验应用和MINITAB操作

9、假设检验样本容量的计算和要求

8、如何计算第二类错误和检出功效曲线

7、检验P值含义和应用

6.3双边检验

6.2单边上侧检验

6.1单边下侧检验

6、单样本Z检验应用和MINITAB操作

5、离散数据假设检验择线路图

4、连续数据均值假设检验选择线路图

3、假设检验的二类错误

2.3决策中的假设

2.2检验某项申明的假设

2.1检验研究中的假设

2、如何做原假设和备择假设

--基于样本对总体推断

1、为什么需要假设检验

第六部份、假设检验应用和MINITAB操作

案例研究:决策分析。新电池配方放电时间对比检验(客户如有案例以客户案例教学)

6.3大样本条件下正态近似法

6.2比率P抽样分布标准差

6.1比率P均值数学期望值

6、比率P抽样

5、中心极限定理和正态分布

2.3样本抽样分布的标准差

2.2样本均值数学期望值

2.1样本均值概率分布

薪水调查案例--如何用样本均值估算总体均值

3、抽样分布

1.5方便抽样

1.4系统抽样

1.3分群抽样

1.2分层抽样

1.1简单随机抽样

案例分析:抽样方案精度和样本量确定

5.4比率P置信区间估计

5.3小样本均值T估算置信区间

5.2置信度、区间宽度、估计误差和样本量关系

5.1大样本均值置信区间

第五部份、单样本置信区间

3、中心极限定理

2.3样本抽样分布的标准差

2.2样本均值数学期望值

2.1样本均值概率分布

薪水调查案例--如何用样本均值估算总体均值

2、抽样分布

1.5方便抽样

1.4系统抽样

1.3分群抽样

1.2分层抽样

1.1简单随机抽样

1、抽样方法

第四部份、抽样和抽样分布

课堂练习:听听据分析。应用MINITAB软件处理二项目分布、泊松分布和指数分布

5.3指数分布应用--可靠性寿命MTBF

5.2指数分布均值和方差

5.1指数分布公式

5、指数概率分布

4、正态概率分布(见第二部分)

B、连续概率分布

3、二项分布和泊松分布关系

1.4泊松分布应用:处理顾客投诉

2.3泊松分布规律和图形

2.2泊松分布性质

2.1泊松分布公式

2、泊松概率分布

1.4二项分布应用:对于分析人。高可靠性设计

1.3二项分布规律和图形

1.2二项分布性质

1.1二项分布公式

1二项概率分布

--普通原因和突破性改进

2、确定项目问题Y响应(Response)

3.1、多因子2水平DOE


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责任编辑:dllingfeng
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