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Dans la section 1, nous avons une introduction où nous examinerons bien sûr l’ordre du jour.

Suivant Dans la section 2, nous avons une analyse graphique où nous examinerons différents types de types de données, différents types de graphiques avec les deux concepts théoriques et comment tracer ces graphiques à l’aide d’un ensemble de données hypothétiques.

Ensuite, dans la section 3, nous examinerons les statistiques descriptives. Dans cette section, nous examinerons ce que sont la moyenne, la médiane, la plage, la variance et l’écart-type avec des formules, une fois les concepts théoriques compris, nous verrons comment calculer les statistiques descriptives dans Minitab.

Ensuite, dans la section 4, nous examinerons les statistiques inférentielles. Dans cette section, nous examinerons des concepts tels que les statistiques inférentielles, ce que l’on entend par échantillonnage aléatoire, distribution d’échantillonnage, théorème central limite et concepts d’introduction de la distribution t.

Ensuite, dans la section 5, nous examinerons les tests d’hypothèse, dans cette section, nous examinerons des concepts tels que les intervalles de confiance, les tests d’hypothèse, l’hypothèse nulle, l’hypothèse alternative, les erreurs de type I et de type II et nous examinerons les tests d’hypothèse comme, 1 échantillon test t, test t à 2 échantillons, test de variance 2, test t apparié, test 1 proportion, test 2 proportion, test khi carré, etc.

Ensuite, dans la section 6, nous examinerons les graphiques de contrôle des processus statistiques. Dans cette section, nous examinerons les lignes horizontales dans les graphiques de contrôle comme la moyenne, la limite de contrôle supérieure, la limite de contrôle inférieure et nous examinerons les conditions préalables pour qu’un processus soit un processus stable.

Dans la section 7, nous avons une introduction où nous allons examiner l’ordre du jour bien sûr.

Suivant Dans la section 8 et la section 9, nous avons la capacité de processus où nous allons examiner les indices de capacité de processus comme cp, cpk, pp, ppk, niveau sigma et parties par million pour les données normales et les données non normales à la fois la théorie et les études de cas en utilisant minitab .

Ensuite, dans la section 10, les concepts d’ANOVA unidirectionnels et bidirectionnels utilisant des tests d’hypothèse utilisant des valeurs F et P à la fois des études théoriques et des études de cas utilisant Minitab.

De même, dans la section 11, nous parlerons des concepts de corrélation et de régression avec la théorie et des exemples utilisant Minitab.

Dans la section 12, nous discuterons de l’analyse du système de mesure et de la façon dont les études de jauge r et r sont menées dans Minitab en utilisant la théorie et des exemples.

Enfin, dans la section 13, nous parlerons de la conception d’expériences, y compris les concepts de blocage et de points de repère à l’aide de Minitab et d’exemples.

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QUE APPRENDREZ-VOUS DANS CE COURS:

• Types de données (attribut, variable, nombre, etc.)
• Comment tracer différents types de graphiques dans Minitab (graphique à barres, pareto, diagrammes circulaires, histogrammes, graphique à points, graphique de valeurs individuelles, graphique de séries chronologiques, etc.)
• Statistiques descriptives dans Minitab (moyenne, médiane, plage, écart-type et variance)
• Statistiques inférentielles (1 test t d’échantillon, 2 test t d’échantillon, test t apparié, 2 variance, 1 test de proportion, 2 test de proportion et test du chi carré)
• Théorème de la limite centrale
• Distribution normale et probabilité de distribution normale
• Erreurs de type I et de type II
• Graphiques de contrôle des processus statistiques (barres X, graphiques R, S, I, MR, C, U, P, NP)
• Six Sigma
• Minitab 19
• Minitab 17
• Minitab Six Sigma
• Lean Six Sigma
• Certificat de fin de cours
• Capacité du processus
• Cp Cpk Pp Ppk Niveau Sigma
• Conception d’expériences
• Analyse de capacité: Cp, Cpk, Pp, Ppk, Sigma Level
• ANOVA unidirectionnelle
• ANOVA bidirectionnelle
• Blocage et CenterPoints dans DOE
• Analyse du système de mesure
• Erreurs d’exactitude et de précision
• Linéarité et stabilité des biais
• Répétabilité et reproductibilité de l’instrument
• Correlation et regression
• Analyse de capacité pour les données non normales
• Transformation de Box Cox
• Transformation de Johnson

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