Ne vous contentez pas d’un échantillon de 30 pièces pour votre étude de capabilité
Lorsque nous évaluons la capabilité d'un processus, l'erreur doit être minimisée et, par conséquent, la taille d'échantillon doit être plus grande.
Analyse de la régression : Comment interpréter le R-carré et évaluer l’adéquation de l’ajustement ?
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Comment interpréter les résultats de l’analyse de régression : valeurs P et coefficients ?
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Quelles sont les valeurs T et les valeurs P dans les statistiques ?
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Minitab, une solution pour faire parler ses données
Aider les entreprises à mieux comprendre leurs données pour mieux maîtriser les coûts, la qualité, la satisfaction des clients et gain d’efficacité avec Minitab.
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.
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.
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.
Votre logiciel statistique a-t-il été validé par la FDA pour la fabrication ou la conception d’appareils médicaux ou de produits pharmaceutiques ?
Dans cet article, nous répondons à une question fréquemment posée, à savoir si Minitab a été validé par la Food and Drug Administration américaine (FDA) pour être utilisé dans l’industrie pharmaceutique et des dispositifs médicaux.
Utilisez les Statistiques Multivariées pour mieux comprendre vos clients
Les statistiques multivariées peuvent être utilisées pour mieux comprendre la structure de grandes quantités de données (qui pourraient être liées aux habitudes et profils de vos clients comme dans cet article).