- 기초통계, 단순/다중회귀분석
- 일원분산분석, 이원분산분석
- 고정 및 랜덤효과 모형 및 공분산분석(ANCOVA)
- 최량부분집합
- 심화 모델링 용어와 절차 이해
- 심화적 수학적 모형의 도출 이해
- 공정 예측을 위한 통계적 모형 산출
- 공정의 다양한 조건에서 발생할 수 있는 변동을 이해하고 변수 간의 관계를 모형화
- 연구개발, 제품/공정 설계 담당자, 품질혁신 실무자, 품질 컨설턴트
- 교육시작 7일 전까지 교육신청 인원이 5명 이하일 때 해당 강의가 폐강 될 수 있습니다. 교육 폐강을 이유로 교육비를 환불 받아야 할 경우, 교육비는 100% 환불이 가능합니다.
- 교육시작 7일 전까지 오프라인 교육을 신청한 교육생이 5명 이하일 때, 해당 강의가 온라인 교육으로 전환 될 수 있습니다.
- 전면 온라인 교육으로 전환 되거나 강의가 폐강될 경우 교육 시작 7일 전후로 유선 연락을 드립니다.
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일자 |
교육내용 |
세부내용 |
시간 |
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1일차 |
모델링의 개요 |
모델링의 기본 원리 |
09:30~10:20 |
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모델링 기법 소개 |
10:30~11:20 |
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기초통계 |
중심위치와 산포의 이해 |
11:30~12:30 |
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점심시간 |
12:30~13:30 |
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기초통계 |
확률 분포의 이해 |
13:30~14:20 |
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가설 검정의 이해 |
14:30~15:20 |
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평균에 대한 검정 |
15:30~16:20 |
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분산분석 |
분산분석 개념 이해 및 실습 |
16:30~17:30 |
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2일차 |
분산분석 |
일원분산분석 실습 |
09:30~10:20 |
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이원분산분석 실습 |
10:30~11:20 |
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고정 및 랜덤 효과 모형 |
11:30~12:30 |
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점심시간 |
12:30~13:30 |
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분산분석 |
공분산분석의 이해 및 실습 |
13:30~14:20 |
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회귀분석 |
회귀분석 개념의 이해 |
14:30~15:20 |
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단순회귀분석 실습 |
15:30~16:20 |
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다중회귀분석 |
다중회귀분석 실습 |
16:30~17:30 |
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