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training duration icon Statistik - Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten

Dauer: 2 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Projektleiter, Qualitätssicherung, Koordinatoren
Kursnummer: 1010482
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.

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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Daten beschreiben, darstellen und Hypothesen überprüfen
  • Varianzanalyse für Analyse von Gruppenunterschieden nutzenRegressionsanalyse nutzen
  • Mit Regressionsanalyse statistische Modelle bauen
  • Faktorielle und Fraktionelle Faktorielle Designs einsetzen
  • Mit Zufallseffekten und Störgrößen umgehen
  • Überblick über fortgeschrittene Techniken gewinnen

A. Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments

[Dauer: 0.25 Tage] Statistische und grafische Zusammenfassung von Daten - Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests

B. Varianzanalyse

[Dauer: 0.25 Tage] Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse

C. Experimente und Blockbildung

[Dauer: 0.125 Tage] Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate

D. Faktorielles und Fraktionelles Faktorielles Design

[Dauer: 0.75 Tage] 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

E. Experimente mit Zufallseffekten

[Dauer: 0.125 Tage] Einführung in das Modell mit Zufallseffekten - Faktorielle Designs mit 2 Faktoren und Zufallseffekten - Gemischtes 2-Faktor-Modell

F. Ausblick: weitere Techniken

[Dauer: 0.5 Tage] Robustes Design: Einführung in das Robuste Design und Analyse von Crossed Array Design - Optimierung mit der Wirkungsflächenanalyse / Response Surface Methodology (RSM)

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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