Trennschärfe und Stichprobenumfang – Ihre Versicherung bei der statistischen Analyse
Bei statistischen Analysen, wie Hypothesentests und der Planung von Experimenten, verwenden wir eine Stichprobe von Daten, um Fragen zu allen unseren Daten zu beantworten. Die Zuverlässigkeit dieser Antworten hängt von der Größe der analysierten Stichprobe ab. Um das Risiko einer unzuverlässigen statistischen Analyse zu minimieren, können wir vor der Datenerhebung die Trennschärfe und den Stichprobenumfang verwenden, um zu bestimmen, wie viele Daten erforderlich sind, um eine gute Chance zu haben, den Effekt zu finden, falls er existiert. Der empfohlene Mindestwert hierfür ist 80 %.
Deshalb sollten Chemieingenieure mit der ANOVA vertraut sein
Erfahren Sie, wie Chemieingenieure die Varianzanalyse (ANOVA) verwenden können, um die Mittelwerte von Messungen zwischen Gruppen zu vergleichen.
Datenwissenschaft für alle: Die Bedeutung der prädiktiven Analyse
With 30 years of experience working with the manufacturing industry around the world, the thoughts of Hitachi's Industry Executive Greg Kinsey on several data science topics are worth reading!
Zu viel oder nicht genug: Stichprobenumfänge und die statistische Analyse
Der einfachste Grund, aus dem eine statistische Analyse genutzt wird, ist der Umstand, dass nicht die vollständige Grundgesamtheit, sondern nur eine Teilmenge der Daten erfasst wird.
Korrelogramme in der aktuellen Minitab-Version
Erfahren Sie, warum Korrelogramme als Visualisierungen in der Minitab Statistical Software so beliebt und für komplexe Analysen so hilfreich sind.
Der Wahrscheinlichkeit zum Trotz: Frauen in Mathematik und Statistik
Wir möchten uns die Zeit nehmen, einige der Frauen in unserer Branche vorzustellen, die sich unter widrigen Umständen durchsetzen konnten und großen Einfluss hatten
Problemlösung mit Hilfe von Intervallen
Um eine Verbesserung in einem Prozess nachzuweisen, muss oft eine signifikante Verbesserung des Mittelwerts belegt werden. Fehler liegen allerdings nicht in der Mitte. Sie liegen in den Randbereichen.
Die nichtparametrische Wirtschaft: Was ist eigentlich der Durchschnitt?
Dieser Artikel zeigt, warum es wichtig ist, zuerst zu bestimmen, wie ein Durchschnittswert realistisch abgebildet wird. Außerdem haben Sie einen Einblick in die nichtparametrischen Werkzeuge erhalten, die in Minitab verfügbar sind.
Qualitative, quantitative, attributive, diskrete und stetige Daten
Qualitative, quantitative, attributive, diskrete und stetige Daten
Hersteller von Elektronikgeräten ermittelt mit der Monte-Carlo-Simulation bessere Spezifikationen für Zulieferer und erzielt erhebliche Kosteneinsparungen
Mit den Minitab Workspace und Statistical Softwarepaketen simulieren Sie Ergebnisse und finden Sie Verbesserungen schneller und billiger als bei alten Methoden zum Ausführen von Tests an realen Teilen.