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　    ◆時： 共5部份,30學時
        
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中級課程完全是初級的前端工作，在這三天的課程中，主要是學習如何進行數(shù)據(jù)建模的過程，如何建立起Y=f（x）的過程，也算是濃縮版的六西格瑪黑帶的課程，干貨非常多，從假設檢驗到實驗設計，從SPC到回歸分析，能讓學員充分了解各種類型的數(shù)據(jù)的建模過程。學員能學習到的內容主要有： 如何從小樣本推斷大樣本數(shù)據(jù)的可靠性----假設檢驗； 各種變量的假設檢驗：均值、中位數(shù)、比例等； 質量控制的利器—SPC圖； 回歸分析以及方差分析的應用； 實驗設計的步驟以及數(shù)據(jù)模型的改良； 優(yōu)化分析的過程； Minitab軟件的絕大部分操作； 各種實際應用案例； 學員對象： 大學本科或研究生需要做畢業(yè)論文的學員； 六西格瑪綠帶或微黑帶學員； 工廠質量管理或生產(chǎn)管理人員； 初入數(shù)據(jù)分析的技術人員； 實驗室技術人員等；   ?數(shù)據(jù)分析基礎及MSA測量系統(tǒng)分析 1.1 總體與樣本 樣本均值的分布—標準正態(tài)分布及T分布 雙樣本均值差分布 正態(tài)樣本方差的分布—卡方分布 獨立正態(tài)樣本方差之比的分布—F分布 1.2 中心極限定理 1.2 參數(shù)的點估計 點估計的概念 點估計的評選標準 1.3 MSA測量系統(tǒng) 分辨力與穩(wěn)定性 偏倚和線性 測量重復性和再現(xiàn)性 測量走勢圖 測量線性研究 屬性測量R&R 研究（計數(shù)） 1.4 均值檢驗 單樣本Z測試 單樣本T測試 雙樣本T測試 成對T測試 1.5方差檢驗 單正態(tài)總體方差檢驗 雙總體等方差檢驗 多樣本等方差檢驗 單因子方差分析 單因子ANOVA分析基本原理 單因子ANOVA分析練習 1.6 比率檢驗 單因子比率檢驗 雙因子比率檢驗 列聯(lián)表與卡方檢驗 1.7 中位數(shù)檢驗 符號檢驗法 秩和檢驗法 相關與回歸及SPC控制圖 2.1單因子方差分析 2.2 相關分析 2.3簡單線性回歸分析 2.4 線性回歸方程的建立 2.5 線性回歸方程顯著性檢驗 2.6 回歸系數(shù)的顯著性檢驗 2.7 殘差診斷 2.8利用回歸方程進行預測 2.9 QC控制圖-SPC 2.10計量控制圖 Xbar-R Chart Xbar-S Chart I-MR-R/S Chart 子組控制圖 2.11 計數(shù)控制圖 P Chart NP Chart C Chart 2.12 過程能力分析 計數(shù)型數(shù)據(jù)過程能力分析 計量型數(shù)據(jù)過程能力分析 試驗設計DOE基礎 3.1 試驗設計基礎 試驗設計基本術語 試驗設計基本原則 試驗設計類型 試驗設計基本步驟 3.2 單因子試驗設計 3.3 全因子試驗設計 二水平全因子試驗設計 全因子設計的計劃 全因子設計的分析 3.4 部分因子試驗 3.5響應曲面試驗設計 響應曲面試驗設計概論 響應曲面試驗設計計劃 響應曲面試驗分析 響應曲面試驗優(yōu)分析