Statistik-Grundlagen
Der Teilnehmer erlernt die Grundlagen statistischer Datenanalysen und grafischer Auswertungen in einem praxisorientierten Kurs. Von Hypothesentests und ANOVA über Korrelation und Regression bis hin zu Stichprobenabschätzungen – werden die wichtigsten Methoden vermittelt, um Produktions- und Entwicklungsdaten gezielt auswerten zu können. Durch anschauliche Beispiele und Automatisierung mit Minitab werden Einblicke in wertvolle Werkzeuge für Lean-Projekte erhalten.
Termine & Anmeldung
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| Veranstalter | ADDITIVE GmbH |
|---|---|
| Preis | 1.280,00 € (zzgl. 19% MwSt.) |
| Dauer | 14 h (online: 4 x 3,5 h • Präsenz: 2 x 7 h) |
| Kategorie | Seminare und Weiterbildung |
| Zielgruppen | Fach- und Führungskräfte, Beratung und Consulting, Forschung und Entwicklung, Produktmanagement, Prozessplanung, Qualitätsmanagement, Produktion, Projektmanagement |
Beschreibung
Kursinhalte
1. Teil
Hypothesentests: Stetige Daten
- Überprüfen der Nullhypothese mit t-Tests und Vertrauensintervallen
- Bewerten der Trennschärfe eines Hypothesentests
- t-Test bei einer Stichprobe, t-Test bei zwei Stichproben, t-Test für verbundene Stichproben
Hypothesentests: Attributive Daten
- Test von Anteilen bei einer Stichprobe
- Vergleich zweier Anteile
- Fishers Exakter Test
- Chi-Quadrat-Test (optional)
Äquivalenztests (optional)
- Äquivalenztest bei einer Stichprobe,
Äquivalenztest bei zwei Stichproben,
Äquivalenztest f. verbundene Stichproben
Nichtparametrische Statistiken (optional)
- Wilcoxon-Test bei einer Stichprobe
- Mann-Whitney-Test
2. Teil
Varianzanalyse (ANOVA)
- Bewerten der Trennschärfe einer Varianzanalyse
- Voraussetzungen für die Durchführung einer Varianzanalyse
- Einfache Varianzanalyse
- Allgemeines lineares Modell (GLM) und multiple Vergleiche
Korrelation und Regression
- Korrelationsanalyse
- Einfache lineare Regression und Polynomiale Regression
- Zielgrößenoptimierung
Multiple Korrelation und Regression
- Durchführung einer Regressionsanalyse mit mehreren unabhängigen Variablen
- Handhabung von Multikollinearität in einer Regressionsanalyse
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