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Minitab应用实务

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Minitab应用实务授课老师

熊鼎伟

熊鼎伟六西格玛黑带

IRCA注册主任审核员珠三角品质论坛召集人之一美国品质协会(ASQ)会员ASQ注册品质工程师六西格玛黑带深圳清华大学研究院培训中心高级顾问北大经理人特聘顾问师南海生产力中心特聘讲师熊鼎伟老师有八年工厂工作经验,十数年管理顾问的经历,无论在实践经验和辅导技巧上都有着出色的表现。上海、苏州、广州、深圳、...[详细]

课程简介

一、基本操作

  1、Minitab界面介绍

  2、项目与表单的保存

  3、Minitab快捷键

二、表单设计与数据处理

  1、设计序号数列

  2、设计时间数列

  3、设计计算公式列

  4、数据的堆叠

  5、数据类型转换

三、基础统计知识

  1、数据的类型

  2、正态分布

  3、正态分布的性质

  4、正态分布的应用

  5、Minitab正态数据分析

四、基本图形绘制与判读

  1、特性要因图

  2、散布图

  3、箱线图

  4、区间图

  5、柏拉图

  6、直方图

  7、茎叶图

  8、控制图




模块二、基本统计量(12小时/2天)

一、 假设检验与置信区间

1、置信区间的概念

2、假设检验的九个步骤

3、H0与H1

4、 双边检验与单边检验

二、z检验

1、什么是Z值

2、什么时候用Z检验

3、Z检验如何分析

4、 Z检验JMP案例分析

三、单样本t检验

1、什么是t值

2、什么时候用t检验

3、t检验如何分析

4、 t检验JMP案例分析

单样本t检验仿真练习

四、双样本t检验

1、什么情况下用双样本t

2、双样本 t检验JMP案例分析

双样本t检验仿真练习

五、配对t检验

1、配对t与双样本t的区别

2、 配对t检验JMP案例分析

六、单方差检验

1、什么是方差检验

2、方差检验的要求

3、非参数方差检验

4、单方差检验JMP案例分析

单方差检验仿真练习

七、双方差检验

1、双方差检验JMP案例分析

双方差检验仿真练习

八、单比率检验

1、近似正态与二项式分布

2、单比率检验的条件

3、单比率检验JMP案例分析

单比率检验仿真练习

九、双比率检验

1、 双比率检验JMP案例分析

十、单样本P检验

1、Poisson分布

2、什么情况下应用P检验

2、 单P检验JMP案例分析

十一、双样本P检验

1、 双P检验JMP案例分析

十二、功效与样本量

1、可靠性与检验的功效

2、样本数与检验的功效

3、如何确定样本容量

十三、单因子方差分析

1、方差分析的意义

2、方差分析与t检验的关系

---单因子方差分析JMP案例

十四、平衡方差分析

1、什么是平衡方差分析

2、平衡方差分析JMP案例

十五、等方差分析

 1、等方差分析的意义

2、等方差分析及JMP案例

模块三、因子实验设计(12小时/2天)

一、实验设计与解析

1、 什么是实验设计

2、 问题的类型与实验的目的

3、 实验的策略

4、 传统实验的问题点

5、 完整的实验步骤

6、实验设计的类型

关键问题:为什么要进行实验设计

二、一般因子实验设计

1、 实验因子与水平

2、 单因子一般因子设计

---单因子实验设计

---单因子方差分析

---因子显著性分析

---因子最适参数区间分析

3、 二元配置实验

---创建因子设计

---二因子一般因子设计

---合并误差项

---确认显著因子

课堂练习:1、单因子一般实验设计

         2、双因子一般实验设计

三、2水平实验设计

1、 二因子2水平实验设计

2、 创建因子设计

3、 因子显著性分析

4、 主效应图分析

5、 交互作用分析

6、 立方体图图分析

7、 回归方程

8、 样本容量的选择

课堂练习:双因子2水平实验设计及分析


四、全因子实验设计

1、全因设计

2、直交表

3、重复实验与反复实验

4、重复实验数据的处理

5、平均值实验数据分析

6、标准差实验数据分析

7、散度因子与位置因子

8、实验组合优化

课堂练习:多因子实验配置及分析

五、部分析因的实验设计

1、 什么是部分析因设计

2、 部分析因设计的正交性

3、 用Minitab创建部分析因设计

4、 ANOVA表与拟合设计模型

5、 简化回归方程的原则

6、 等值线图

7、 混合与混合的影响

7、部分析因的分辨率

仿真练习:优化直升飞机尺寸实验设计

六、响应面实验设计

1、 二水平以上的实验设计

2、 为什么使用响应面设计

3、 中心合成设计

4、 用Minitab创建响应面设计

5、 分析响应面设计

6、 残差分析

7、 等值线分析

8、 响应优化器

9、 预测分析

课堂练习:最适参数区间选择


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