Statystyka w jakości – kurs podstawowy


Opis szkolenia: Kurs przeznaczony jest dla osób chcących stosować analizę danych w zastosowaniach dotyczących jakości i optymalizacji procesów produkcyjnych. Na kursie omówione zostaną podstawowe narzędzia statystycznej analizy danych oraz ich stosowanie w programach z rodziny STATISTICA.

Szkolenie to jest polecane w cyklu szkoleń Six Sigma.

Wymagania: umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows.

Kontynuacją mogą być wszystkie specjalistyczne szkolenia.

Terminy szkoleń: 13.09.2017 - 14.09.2017;

Program szkolenia:

  1. Zmienność procesu
    • Dlaczego zmienność jest ważna i jaki jest jej związek z jakością?
    • Rodzaje zmienności i jak statystyka może pomóc w zmniejszaniu zmienności
  2. Podstawy pracy z programem STATISTICA
    • Środowisko programu STATISTICA
      • Uruchamianie i podstawowe operacje w programie
      • Uzyskiwanie pomocy
      • Stosowane konwencje
    • Operacje na danych
      • Arkusz
      • Import danych z aplikacji i baz danych
      • Przekształcanie zmiennych
      • Zmiana układu danych
    • Zarządzanie wynikami
  3. Praktyczne spojrzenie na podstawy statystyki
    • Prawdopodobieństwo
    • Rozkłady
    • Krótko o błędzie pomiarowym
  4. Podstawowy opis procesu i badania zmienności
    • Histogram i tabela liczności (szereg rozdzielczy)
    • Statystyki opisowe (średnia odchylenie standardowe)
    • Wskaźniki zdolności jakościowej
    • Obserwacje odstające
    • Wykres ramka-wąsy
    • Analiza przekrojowa (badanie rozkładu w grupach)
    • Wykresy przebiegu
    • Wykresy normalności
    • Testy normalności
    • Analiza Pareto
  5. „Czy to prawda, że…?”, czyli o estymacji i testowaniu hipotez
    • Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego
    • Przykłady stosowania wybranych testów statystycznych
      • Wykrywanie obserwacji odstających w oparciu o test Grubbsa
      • Testy normalności
      • Testy istotności różnic (test t, prosta ANOVA)
  6. Badanie związków między zmiennymi
    • Wykres rozrzutu (diagram korelacyjny)
    • Analiza korelacji
    • Analiza regresji
  7. Przegląd bardziej zaawansowanych narzędzi
    • Praca z wykresami i style
    • Graficzna eksploracja danych
    • Makra i automatyzacja pracy
  8. Przegląd metod analiz danych stosowanych w przemyśle i SPC