| ID | 1252916 |
|---|---|
| Klassenraum | 5 Tage 9:00-16:30 |
| Webinar | 5 Tage 9:00-16:30 |
| Methode | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Grundlegende Statistikkenntnisse |
| Zielgruppe | Ingenieure, MA der Qualitätssicherung |
- R-Programmierung und RStudio als Statistik-Umgebung
- Daten beschreiben, darstellen und zusammenfassen
- Statistische Modelle für Prognosen und Erklärungen mit der linearen Regression aufbauen
- Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen und anwenden
- Eigenschaften von Daten prüfen und mit Hypothesentests nachweisen
- Statistische Qualitäts- und Prozesskontrolle nutzen
- Design und Analyse von Experimenten einsetzen
- R und RStudio für Statistik nutzen
- Beginnen Sie mit der R-Programmierung RStudio
- Datensätze beschreiben
- Lernen Sie, mit Lage- und Streuungsmaßen Datensätze zu beschreiben
- Zusammenhängen aufdecken
- Weisen Sie Zusammenhänge zwischen Datenreihen nach
- Statistische Modelle entwickeln
- Verwenden Sie Regression, um Daten in Modellen zu erklären
- Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten
- Setzen Sie induktive Statistik für Wahrscheinlichkeiten ein
- Hypothesen testen und nachweisen
- Sehen Sie, wie Sie Hypothesen über die Grundgesamtheit prüfen
- Experimente planen und analysieren
- Setzen Sie erprobte Verfahren für Testreihen und ihre Analysen ein
Beschreibung
Lernen Sie die deskriptive und induktive Statistik mit R kennen, um dann Datenreihen, Prozesse und Experimente zu analysieren sowie Hypothesen aufzustellen und zu untersuchen.
Spezial
Integrieren Sie Ingenieurstatistik mit R-Programmierung in Ihre Arbeit und erweitern Sie Ihren Methodenkasten.
Services
- Mittagessen / Catering
- Hilfe bei Hotel / Anreise
- Comelio-Zertifikat
- Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
Deskriptive und induktive Statistik sind in den Ingenieurswissenschaften bei der Planung und Kontrolle von (Produktions-)Prozessen überaus wichtig. Zentral ist hierbei die Qualitätsüberwachung durch Einsatz statistischer Methoden. Dieser Bereich stellt einen Teil der Einsatzmöglichkeiten statistischer Verfahren in Produktionsbetrieben dar. Die statistische Prozesslenkung (auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung, englisch statistical process control, SPC genannt) wird üblicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktions- und Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden. Dieses einführende Seminar unterstützt Ingenieure und andere Beteiligte in der Verfahrensplanung und -durchführung bei der Analyse von Prozess-/Produktionsdaten sowie dem Aufbau einer statistisch fundierten Qualitätskontrolle und setzt dabei R und RStudio ein.
