통계 및 품질 향상을 위한 팁과 기법

품질 개선 프로젝트, 연구 등에서 Minitab 소프트웨어를 사용하는 방법에 대한 블로그 게시물과 기사

병원 입원부터 퇴원까지의 기간을 일수로 측정한 체류 기간은 적절하게 접근하지 않는 경우 대다수의 의료기관에 큰 비용을 초래할 수 있습니다. 또한 환자 흐름을 최적화하면 적합한 치료를 더욱 신속하게 제공하고, 대기 시간 및 입원 관련 위험에 대한 노출을 최소화하고, 병상, 의료 기기와 가용 병원 인력 등의 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

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절차를 통해서 점점 더 많은 관찰 데이터를 수집함에 따라, 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있는 새로운 도구가 필요할 수 있습니다. 전통적인 통계 도구에 현대적인 기계 학습 기법을 추가하여 절차를 분석하고 개선하며 관리할 수 있습니다. 이항 로지스틱 회귀 분석으로 시작하여 CART®(Classification and Regression Trees)로 종료되는 예시를 살펴보겠습니다.

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올바른 선형 회귀 분석을 선택하기란 어려울 수 있습니다. 단일 표본만으로 이를 모형화하려고 해도 크게 도움이 되지 않죠. 이 글에서는 모형을 선택할 때 일반적으로 사용되는 통계적 방법 및 이러한 과정에서 겪을 수 있는 어려움을 소개하고, 최상 회귀 모형을 선택하기 위한 실질적인 조언을 제공하고자 합니다.

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회귀 분석을 통해 하나 이상의 예측 변수와 반응 변수의 통계적 관계를 설명하는 공식을 도출할 수 있습니다. Minitab Statistical Software를 사용하여 회귀 분석 모형을 적용하고 잔차 그림을 확인했다면 이제 결과를 해석해야 합니다. 이 게시물에서는 선형 회귀 분석 결과에 나타난 P값과 계수를 해석하는 방법을 설명합니다.

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지난 번에는 회귀 계수와 개별 P값을 해석하는 방법에 대해 소개한 바 있습니다.

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