Pourquoi insérer une covariable dans un modèle linéaire généralisé?
Lors de l’évaluation de données à l’aide d’un modèle linéaire généralisé, l’insertion de covariables peut améliorer considérablement l’exactitude du modèle et avoir un effet significatif sur les résultats de l’analyse finale.
Comment Molex a multiplié par 10 ses améliorations en 12 mois
Dans cet article, nous découvrons ce que ses pairs doivent savoir pour susciter la passion de l’excellence opérationnelle que celle que Deirdre a réussi à engendrer au sein de Molex et la manière de générer les mêmes succès.
Cartes de contrôle entre / à l’intérieur de (I EM R ou S)
Cet article vous indique quelles cartes de contrôle utiliser pour suivre statistiquement votre procédé et éviter les fausses alertes ; si la sélection de sous-groupes adéquats s’avère difficile.
Pourquoi les plans de criblage définitif peuvent-ils être considérés comme des plans définitifs ?
Les plans de criblage définitif sont une nouvelle catégorie de plans d'expériences apparue assez récemment, ils sont disponibles dans Minitab. Cet article explique l'intérêt de ces plans et précise dans quel cadre vous pouvez les exploiter.
Comment utiliser les intervalles pour améliorer la qualité des soins de santé et des dispositifs médicaux
Cet article vous explique pourquoi l'étude des queues de distribution à l'aide des intervalles de confiance permet d'identifier les défauts.
Former vos experts métier à l’analyse de données, un investissement payant
Pour transformer les données en informations utiles à l'organisation, vous devez disposer de personnes capables de les organiser, de les analyser et de les interpréter.
Analyser les résultats d'expérimentations grâce aux statistiques pour discerner les facteurs influents et trouver les causes racines
L'analyse de covariance (ANCOVA), une technique cruciale pour réussir vos plans d’expériences.
Suivi des événements rares avec les cartes de contrôle G
Découvrez comment les cartes de contrôle permettent de représenter graphiquement les événements rares pour déterminer si un processus est stable ou s'il est hors contrôle.