제조 분야의 예측 분석 활용 Predictive Analytics Comes of Age in Manufacturing
예측 분석은 복잡하고 전문적인 작업이 아닙니다. Minitab의 자동화된 머신 러닝(Auto Machine Learning)을 사용하면 쉽게 액세스할 수 있습니다.
Minitab Statistical Software로 B10 수명을 계산하는 방법 How to Calculate B10 Life with Statistical Software
B10 수명 지표는 볼 또는 롤러 베어링 제조업체에서 시작되었으며 여러 산업에서 제품 신뢰성을 검증하기 위해 사용됩니다. 더 자세하게 알아보세요.
여러분의 측정 시스템은 정확한가요? Gage R&R을 사용하여 확인해보세요 Are Your Measurement Systems Accurate? Use Gage R&R to Find Out
Gage R&R을 사용하여 변동을 정량화하고 측정 시스템을 평가할 수 있습니다. Minitab에서 자세히 알아보세요.
ANOVA(분산분석) 및 ANOM(평균분석) 분석을 통한 MLB 야구장 비교 The Battle of the Baseball Parks with ANOVA vs. ANOM
분산분석(ANOVA)과 평균분석(ANOM)을 사용하여 타자와 투수에게 가장 적합한 야구장을 찾는 방법을 알아보세요.
Minitab Statistical Software의 Gage R&R(확장) 연구 Expanded Gage R&R Studies in Minitab Statistical Software
Gage R&R(확장) 연구에 대해 알아보고 측정 시스템에서 신뢰할 수 있는 데이터가 생성되는지 여부를 확인하는 방법에 대해 알아보세요.
검정력과 표본 크기 - 보험 상품에 통계 분석 활용 Power and Sample Size – Your Insurance Policy for Statistical Analysis
가설검정이나 실험 설계와 같은 통계 분석을 할 때, 우리는 모든 데이터에 대한 질문에 답하기 위해 데이터 샘플을 사용합니다. 이러한 답변의 신뢰도는 분석하는 샘플의 크기에 영향을 받습니다. 신뢰할 수 없는 통계 분석을 수행할 위험을 최소화하기 위해 데이터를 수집하기 전에 검정력 및 표본 크기를 사용하여 해당 효과를 찾는 데 필요한 데이터의 양을 결정할 수 있습니다. 최소 권장 값은 80%입니다.
가설 검정의 검정력 및 표본 크기 Power and Sample Size for Hypothesis Tests
가설 검정의 검정력은 표본 크기에 따라 달라집니다. 표본 크기가 클수록 검정력은 증가한다는 사실을 알고 있으신가요? 검정력 및 표본 크기 계산에 대해 자세히 알아보세요.
화학 공학 엔지니어가 분산분석(ANOVA)를 알아야 하는 이유 Why Chemical Engineers Should Get to Know ANOVA
화학 공학 엔지니어가 분산분석(ANOVA)을 사용하여 그룹 간의 평균을 비교하는 방법에 대해 알아보세요.
모두를 위한 데이터 과학: 예측 분석의 중요성 이해하기 Data Science for Everyone: Understanding the Importance of Predictive Analytics
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!
회귀 분석에서 선형 방정식과 비선형 방정식의 차이점은 무엇일까요? What Is the Difference between Linear and Nonlinear Equations in Regression Analysis?
회귀 분석에서 선형 방정식과 비선형 방정식의 차이점은 무엇일까요?