Перейти к содержимому

Идентификация индивидуального распределения: подробная иллюстрация с практическим примером

LEARN & APPLY : Lean and Six Sigma

0:00 / 0:00

Идентификация индивидуального распределения: подробная иллюстрация с практическим примером

12 641 просмотр · 6 лет назад
LEARN & APPLY : Lean and Six Sigma
80 тыс. подписчиков
12 641 просмотр · 6 лет назад
#IndividualDistributionIdentification #DataDistribution #DataDistributionMinitab #FindDataDistribution #DataDistributionExample #DataDistributionExampleMinitab #MinitabDataDistibution #IndividualDistributionIdentificationMinitab Привет, друзья! Часто, приступая к анализу, мы первым делом задаёмся вопросом о типе данных и о том, какое распределение лучше всего подходит для них. Это важный шаг перед началом анализа. Если мы выберем неправильный вариант анализа, интерпретация результатов будет неверной, что, в свою очередь, приведёт к неверным действиям и, следовательно, к неверным результатам. Чтобы избежать этого, мы будем изучать идентификацию индивидуального распределения, чтобы определить наилучшее распределение или преобразование для ваших данных перед выполнением анализа в программе Minitab. Для этого мы рассмотрим практический пример для простоты понимания и большей ясности. В этом видео рассматриваются следующие темы: • Введение в идентификацию индивидуальных распределений в Minitab • Гипотезы для идентификации индивидуальных распределений • Учет данных при идентификации индивидуальных распределений • Пример идентификации индивидуальных распределений • Проведение идентификации индивидуальных распределений в Minitab на практическом примере для определения наиболее подходящего распределения из 14 распределений и 2 преобразований • Подробная интерпретация результатов идентификации индивидуальных распределений, включая: 1. График вероятности для каждого распределения и преобразования 2. Тест согласия с p-значением и значениями LRT p для каждого распределения и преобразования 3. Описательная статистика для всех наблюдений в наборе данных 4. Оценки максимального правдоподобия (ML) для понимания конкретной модели распределения, используемой для ваших данных 5. Влияние преобразования (Бокса-Кокса и Джонсона) на набор данных и • Выводы по результатам идентификации индивидуальных распределений. Уверен, вам понравится. Мы рады сообщить, что наш новый сайт уже работает и содержит пакет из нескольких онлайн-курсов и онлайн-сертификатов (после успешного прохождения теста), а также подробную информацию обо всех услугах, в которых мы являемся экспертами, чтобы помочь вам уменьшить или полностью устранить реальные проблемы. Вы можете перейти на наш сайт и пройти обучение по ссылке: https://www.learnandapply.org/ Вот ссылки на онлайн-курсы и сертификации на нашем сайте: Анализ возможностей процесса: https://www.learnandapply.org/course/... Система измерений Анализ: https://www.learnandapply.org/course/... Проверка гипотез: https://www.learnandapply.org/course/... 7 Управление и планирование Инструменты: https://www.learnandapply.org/course/... Мы также обновили страницу «Наши услуги» на этом сайте, чтобы вы могли выбрать наиболее подходящую программу для повышения вашей прибыльности и вовлеченности сотрудников. И наконец, спасибо за просмотр… ~-~~-~~~-~~-~~ Посмотрите: «Планирование эксперимента (ПЭ): введение, термины и концепции с практическим примером — ЧАСТЬ 1»    • Design of Experiment (DOE): Introduction, ...   ~-~~-~~~-~~-~