데이터랩스는 데이터 분석 전문 기업으로, Minitab 기반 품질 데이터 분석부터 머신러닝·AI 분석 자동화까지 제공합니다. 전문 통계 교육 서비스, 컨설팅과 맞춤형 솔루션을 통해 데이터 기반 품질 개선을 지원합니다.

PRODUCTQuality Trainer과정소개

Master statistics and Minitab® anytime, anywhere.

과정소개

포괄적인 통계 과정은 여러분이 전문적인 품질 개선을 하도록 이끌 것입니다.

Quality Trainer는 숙련된 통계학자들이 150년 이상 축적된 산업계의 지식을 바탕으로 개발하였습니다. 이 과정은 기초통계에서 실험계획법까지 모든 부분을 담고 있으며, 실제 품질 개선 도전과제를 해결하기 위해 Minitab 통계 소프트웨어를 사용한 31개의 연습문제를 제시하고 있습니다.

Chapter 1

기술통계량과 그래픽 분석

  • 데이터의 유형
  • 데이터 분석을 위한 그래프의 사용
  • 데이터 분석을 위한 통계량 사용

Chapter 2

통계적 추론

  • 통계적 추론의 기초
  • 표본 분포
  • 정규 분포

Chapter 3

가설 검정과 신뢰구간

  • 검정과 신뢰구간
  • 일표본 t-검정
  • 이표본 분산 검정
  • 이표본 t-검정
  • 쌍체 t-검정
  • 일표본 비율검정
  • 이표본 비율검정
  • 카이-제곱 검정

Chapter 4

관리도

  • 통계적 공정 관리
  • 부분군의 계량형 데이터에 대한 관리도
  • 개별 관측치에 대한 관리도
  • 계수형 데이터에 대한 관리도

Chapter 5

공정 능력

  • 정규 데이터의 공정 능력
  • 공정 능력 지수
  • 비정규 데이터의 공정 능력

Chapter 6

분산 분석(ANOVA)

  • 분산 분석의 기초
  • 일원 분산 분석
  • 이원 분산 분석

Chapter 7

상관 관계와 회귀 분석

  • 두 개의 계량형 변수 사이의 관계
  • 단순 회귀 분석

Chapter 8

측정 시스템 분석

  • 측정 시스템 분석의 기초
  • 측정 시스템 분석의 기초
  • Gage R&R 연구변동의 그래픽 분석
  • Gage R&R 연구의 ANOVA
  • Gage 선형성과 치우침 연구
  • 계수형 합치도 분석

Chapter 9

실험계획법

  • 요인 설계
  • 블록과 중심점 추가
  • 부분 요인 설계
  • 반응 최적화

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