| ID | 1252920 |
|---|---|
| Klassenraum | 2 Tage 9:00-16:30 |
| Webinar | 4 Tage 9:00-12:30 |
| Methode | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Grundlagen der Statistik |
| Zielgruppe | Projektleiter, Qualitätssicherung, Koordinatoren |
- Daten beschreiben, darstellen und Hypothesen überprüfen
- Varianzanalyse für Analyse von Gruppenunterschieden nutzen
- Mit Regressionsanalyse statistische Modelle bauen
- Faktorielle und Teil-Faktorielle Designs einsetzen
- Mit Zufallseffekten und Störgrößen umgehen
- Grundlagen von R und R-Pakete für DOE kennenlernen
- 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
Beschreibung
Nutzen Sie Programmierung in R, um effizient Daten für Produktdesign und Produktoptimierung über Experimente zu erheben und auszuwerten.
Spezial
Daten aus Experimenten und Messungen erfolgreich mit R analysieren lernen anhand von Einführungen in die Methodik und konkreten Beispielen in R.
Services
- Mittagessen / Catering
- Hilfe bei Hotel / Anreise
- Comelio-Zertifikat
- Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Bei DOE werden 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 R-Seminar führt Sie in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein und zeigt die grundlegenden Themengebiete anhand der statistischen Methoden und geeigneten Beispielen direkt in R. Um Versuchspläne zu erstellen und zu analysieren lernen Sie die R-Pakete AlgDesign, DoE.base, ez und agricolae kennen.
