통계적 방법론을 이용하는 에너지 집약적인 산업에서의 에너지 소비 및 생산량 최적화 Optimize Energy Consumption and Yield in Energy-Intensive Industries With Statistical Methods
실험계획법과 같은 통계적 방법론을 통해 에너지 집약적인 산업에서 에너지 소비와 생산량을 최적화하는 동시에 비용과 환경에 미치는 영향을 줄이는 방법을 알아보세요.
임상 승인을 위한 공정 밸리데이션 도구: FDA의 3단계 목표 통과 예시 Process Validation Tools For Clinical Approval: An Example For Passing the 3 FDA Stage Goals
FDA는 3단계의 공정 검증을 권고하고 있습니다. 각 단계 목표와 활동 내에서 일반적으로 수행되는 방법 및 통계 기법의 유형을 살펴보겠습니다. Minitab Statistical Software를 사용하여 아무 분석이나 실행할 수 있습니다. 아직 Minitab이 없으시다면 30일 동안 무료로 사용해 보세요. The FDA recommends three stages for process validation. Let’s explore the stage goals and the types of activities and statistical techniques typically conducted within each. You can use Minitab Statistical Software to run any of the analyses here. If you don’t yet have Minitab, try it free for 30 days.
예측 분석: 실험계획법 (DOE) 에 도움을 주는 완벽한 파트너 Predictive Analytics: The Perfect Partner to Help Plan Your DOE
실험계획법의 이점을 읽고 알아보세요. 초기 계획 단계뿐 아니라 공정 전체에 걸쳐 Minitab을 유용하게 활용하는 방법을 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.
회귀 모형에서 가장 중요한 예측 변수를 파악하는 방법 How to Identify the Most Important Predictor Variables in Regression Models
회귀 모형에서 가장 중요한 예측 변수를 파악하는 방법