Statistik - Statistische Versuchsplanung und Auswertung

Details

ID 1252918
Dauer 2.0 Tage
Methoden Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen Grundlagen der Statistik
Zielgruppe Projektleiter, Qualitätssicherung, Koordinatoren

Ziele

Experimentelle Daten beschreiben
Fassen Sie Daten statistisch und grafisch für eine Vor-Analyse zusammen
ANOVA erfolgreich einsetzen
Lernen Sie das zentrale Werkzeug der Varianzanalyse intensiv kennen
Faktorielle Designs nutzen
Führen Sie Experimente mit kategorialen und stetigen Faktoren durch
Messen und kontrollieren von Zufallseffekten
Ermitteln Sie die Streuung und den Einfluss von Zufallseffekten

Übersicht

Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Im Gegensatz zur \"althergebrachten\" Vorgehensweise, bei der in einer Versuchsreihe jeweils nur ein Faktor variiert wird, werden bei der statistischen Versuchsplanung mehrere Faktoren gleichzeitig verändert. Bei nominalen (kategorialen, qualitativen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Varianzanalyse. Bei quantitativen (metrischen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Regressionsanalyse. Dieses Seminar führt Teilnehmer in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein und zeigt die grundlegenden Themengebiete anhand der statistischen Methoden und geeigneten Beispielen.

Termine

Wir überarbeiten gerade unsere Webseite und die Seminare. Neue Termine gibt es erst ab 2025. Wir bieten dieses Seminar weiterhin als Inhouse-Seminar für Sie und Ihr Team an.

Comelio Medien

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Themen

  • Daten beschreiben, darstellen und Hypothesen überprüfen
  • Varianzanalyse für Analyse von Gruppenunterschieden nutzenRegressionsanalyse nutzen
  • Mit Regressionsanalyse statistische Modelle bauen
  • Faktorielle und Fraktionelle Faktorielle Designs einsetzen
  • Mit Zufallseffekten und Störgrößen umgehen
  • Überblick über fortgeschrittene Techniken gewinnen

Beschreibung

Nutzen Sie erprobte Methoden, um effizient Daten für Produktdesign und Produktoptimierung über Experimente zu erheben und auszuwerten.

Services

  • Mittagessen / Catering
  • Hilfe bei Hotel / Anreise
  • Comelio-Zertifikat
  • Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
Service-Kaffeekanne

Inhalt

Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments
Statistische und grafische Zusammenfassung von Daten - Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests
Varianzanalyse
Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse
Experimente und Blockbildung
Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate
Faktorielles und Fraktionelles Faktorielles Design
Faktorielles Design mit zwei Faktoren – Modellgüte – Modellparameter und ihre Überprüfung – Zweistufiges faktorielles Design von Experimenten – Blockbildung bei zweistufigen faktoriellen Designs - Teil-Faktorielles Design und seine Prinzipien – One-Half/One-Quarter-Designs – Resolution III, IV und V Designs
Experimente mit Zufallseffekten
Einführung in das Modell mit Zufallseffekten - Faktorielle Designs mit 2 Faktoren und Zufallseffekten - Gemischtes 2-Faktor-Modell
Ausblick: weitere Techniken
Robustes Design: Einführung in das Robuste Design und Analyse von Crossed Array Design - Optimierung mit der Wirkungsflächenanalyse / Response Surface Methodology (RSM)

Dozent/in

Unser Trainer für statistische Analyse und die Themen Design Of Experiments (DOE) und Statistische Qualitätskontrolle / Statistical Process Control (SPC) mit Minitab Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, Datenanalyse und als Berater für DOE / SPC mit Minitab. Teilnehmer/innen seiner Minitab-Seminare sind vor allen Dingen Ingenieure und Naturwissenschaflter, aber auch Betriebswirte und Doktoranden, die für Statistik und SPC / DOE Minitab einsetzen wollen.

Veröffentlichungen

  • Grundlagen empirische Sozialforschung (Comelio Medien)
    978-3-939701-23-1
  • System und Systematik von Fragebögen (Comelio Medien)
    978-3-939701-26-2
  • Oracle SQL (Comelio Medien)
    978-3-939701-41-5
  • SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren (Comelio Medien)
    978-3-939701-85-9
  • SQL und relationale Datenbanken (Comelio Medien)
    978-3-939701-52-1

Forschung

Als Berater konzipiert Herr Skulschus Analyseprozesse für DOE / SPC auf Basis von relationalen Datenbanken und Minitab. Zu seinen Kunden zählen Produktionsunternehmen sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung oder Forschung und Entwicklung.