Data Science / Ingenieur-Statistik / R Foundation / R / Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) mit R

R - Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) mit R

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

R Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) mit R Training

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

Übersicht

R Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) mit R Training 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.

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.

Inhalt

R Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) mit R Seminar

Statistik mit R und RStudio

Deskriptive Statistik mit R: Statistische und grafische Zusammenfassung von Daten mit Lage- und Streuungsmaßen - Wahrscheinlichkeit und wichtige diskrete und stetige Verteilungen - Normalverteilung - Induktive Statistik mit R: Aussagen (Konfidenzintervalle) über Schätzung von Mittelwert, Varianz oder Anteilswert – Hypothesentests, um Unterschiede (ein und zwei Stichproben) zu prüfen oder Aussagen über Verteilungen zu machen - Verwenden von R Commander

Basis-Analysemethode für Experimente

Varianzanalyse (ANOVA) für einen und mehrere Parameter – Lineare Regression mit einem und mehreren Parametern - Modelle in R definieren, bewerten und nutzen – Residualanalyse und Gütemaße

Faktorielle Versuchspläne erstellen und analysieren

Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) - Experimenten mit Blöcken und Umgang mit Störgrößen - 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- Erstellen von Versuchsplänen mit den R-Paketen AlgDesign, DoE.base, ez und agricolae.

Fortgeschrittene Versuchspläne

Zufallseffekte: Einführung in das Modell mit Zufallseffekten, faktorielle Designs mit 2 Faktoren und Zufallseffekten, gemischtes 2-Faktor-Modell - Verschachtelte Designs und Split-Plot-Designs

Dozent/in

R Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) mit R Trainer

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 ISBN 978-3-939701-23-1
System und Systematik von Fragebögen ISBN 978-3-939701-26-2
Oracle SQL ISBN 978-3-939701-41-5
SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren ISBN 978-3-939701-85-9
SQL und relationale Datenbanken ISBN 978-3-939701-52-1

Projekte

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.