カスタマー（オンサイト＆バーチャル）トレーニング

サービスの質のためのMinitab Essentials

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析にかかる時間を最小限に抑えることを学習します。データのインポート方法、データを探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のあるグラフの作成と解釈、および結果のエクスポートの方法を見ていきます。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、ビジネス、取引、サービスの処理で一般的に使用される統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）

前提条件: なし

医療機器用Minitab Essentials

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析を効率的に行う方法を学習します！データのインポート方法、データを探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のあるグラフと解釈、および結果のエクスポートの方法を見ていきます。このコースでは、現実のさまざまな医療機器データセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、医療機器業界で一般的に見られる統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 同等性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）
• 多変量分散分析（ANOVA）

前提条件: なし

医療用Minitab Essentials

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析にかかる時間を最小限に抑える方法を学習します。データのインポート、データを探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のあるグラフと解釈、および結果のエクスポートを練習します。現実のさまざまなデータセットを分析することで、応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、医療で一般的に使用される統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）

前提条件: なし

製薬用Minitab Essentials

この2日間の基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析にかかる時間を最小限に抑える方法を学習します！データのインポート、データを探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のあるグラフと解釈、および結果のエクスポートを練習します。現実のさまざまな製薬データセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、統計的な結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な統計的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。

このコースでは、製薬業界で一般的に見られる統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。

題材には、以下が含まれます。

• データのインポートとフォーマット
• 棒グラフ
• ヒストグラム
• 箱ひげ図
• Pareto図
• 散布図
• 表とカイ2乗分析
• 位置と変動の測定
• t検定
• 比率検定
• 等分散性検定
• 同等性検定
• 検出力とサンプルサイズ
• 相関
• 単回帰と重回帰
• 一元配置分散分析（ANOVA）
• 多変量分散分析（ANOVA）

前提条件: なし

統計的品質分析

このコースでは、製造および工学の測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを磨きます。当社の専門家が、統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが製造工程を改善、管理するために必要な証拠をどのように提供できるかをご説明します。Minitabのさまざまな種類の管理図を、工程のいつ、どこで使うべきかを察知するスキルを磨きます。また、重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。

このコースでは、製造工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

題材には、以下が含まれます。

• ゲージ R&R
• 破壊試験
• ゲージの線形性と偏り
• 属性一致
• 変数および属性管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

前提条件: Minitab Essentials

サービスの質のための統計的品質分析

このコースでは、統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが工程を改善、管理するために証拠をどのように提供できるのかがわかります。測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを磨きます。さらに、Minitabのさまざまな種類の管理図を、いつ、どこで使うべきかを察知するスキルを練習します。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。

このコースは、サービス業界に関連する質的ツールの指導に重点を置いています。

題材には、以下が含まれます。

• 2値、名義、順序データの属性一致
• カッパとケンドールの係数
• ゲージ R&R
• 変数および属性管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

前提条件: サービス品質のためのMinitab Essentials

医療機器の統計的品質分析

このコースでは、測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを磨きます。統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが医療機器工程を改善、管理するために必要な証拠をどのように提供できるかを学びます。Minitabのさまざまな種類の管理図を、工程のいつ、どこで使うべきかを察知するスキルを磨きます。さらに、重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を検証する方法を学びます。

このコースでは、医療機器工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

題材には、以下が含まれます。

• ゲージ R&R
• 破壊試験
• ゲージの線形性と偏り
• 属性一致
• 変数および属性管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析
• 受け入れ標本抽出

前提条件: 医療機器用Minitab Essentials

医療用統計的品質分析

測定システムを正しく評価し、認定するスキルを磨きます。統計的プロセス管理の基礎と、これらの重要な質的ツールがプロセスを改善、管理する証拠をどのように提供できるかを学びます。Minitabのさまざまな種類の管理図を、いつ、どこで使うべきかを察知するスキルを練習します。重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。

このコースは、医療業界に関連する質的ツールの指導に重点を置いています。

題材には、以下が含まれます。

• 2値、名義、順序データの属性一致
• カッパとケンドールの係数
• ゲージ R&R
• 変数、属性、希事象管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析

前提条件: 医療用Minitab Essentials

製薬用統計的品質分析

測定システムを正しく評価し、認定するのに必要なスキルを磨く用意をしましょう！統計的工程管理の基礎と、これらの重要な質的ツールが工程を改善、管理するために証拠をどのように提供できるのかがわかります。Minitabのさまざまな種類の管理図を、工程のいつ、どこで使うべきかを察知するスキルを練習します。さらに、重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を検証する方法を学びます。

このコースでは、製薬工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

題材には、以下が含まれます。

• ゲージ R&R
• 破壊試験
• ゲージの線形性と偏り
• 属性一致
• 変数および属性管理図
• 正規データ、非正規データ、属性データの能力分析
• 受け入れ標本抽出

前提条件: 製薬用Minitab Essentials

要因計画

Minitabの直感的な実験計画法のインターフェースを使用して、さまざまな完全実施要因計画と一部実施要因計画を生成する方法を学びます。実際的な応用で、無作為化、反復、ブロッキングの概念が賢明な実験の実践の基礎を整える方法を示します。結果データを正しく分析し、効果的かつ効率的に実験の目的に到達するのに必要なスキルを磨きます。

Minitabのカスタマイズ可能で強力なグラフ表示を使用して、実験結果を解釈および伝達します。これにより、結果を用いて、製品および工程を改善し、重要な応答変数に影響を与える重要な要因を探し、工程の変動を減らし、研究開発プロジェクトを促進する方法を学ぶことができます。

題材には、以下が含まれます。

• 要因実験計画
• 正規効果プロットと効果Pareto
• 検出力とサンプルサイズ
• 主効果、交互作用、3次元プロット
• 中心点
• 重ね合わせ等高線図
• 多応答最適化

前提条件: Minitab Essentials

医療機器の要因計画

Minitabの直感的な実験計画法のインターフェースを使用して、さまざまな完全実施要因計画と一部実施要因計画を生成する方法を学びます。実際的な医療機器の応用で、無作為化、反復、ブロッキングの概念が賢明な実験の実践の基礎を整える方法を示します。結果データを正しく分析し、効果的かつ効率的に実験の目的に到達するのに必要なスキルを育てます。

Minitabのカスタマイズ可能でパワフルなグラフの表示を用いて、製品および工程を改善し、重要な応答変数に影響を与える重要な要因を探し、工程の変動を減らし、研究開発プロジェクトを促進するために、実験結果を解釈、伝達します。

題材には、以下が含まれます。

• 要因実験計画
• 正規効果プロットと効果Pareto
• 検出力とサンプルサイズ
• 主効果、交互作用、3次元プロット
• 中心点
• 重ね合わせ等高線図
• 多応答最適化

前提条件: 医療機器用Minitab Essentials

製薬の要因計画

このコースでは、Minitabの直感的な実験計画法のインターフェースを使用して、完全実施要因計画と一部実施要因計画を生成する方法を学びます。実際的な医療機器の応用で、無作為化、反復、ブロッキングの概念が賢明な実験の実践の基礎を整える方法を示します。結果データを正しく分析し、効果的かつ効率的に実験の目的に到達するスキルを磨きます。

Minitabのカスタマイズ可能なグラフ表示を使用して、実験結果を解釈および伝達します。結果を用いることで、製品および工程を改善し、重要な応答変数に影響を与える重要な要因を探し、工程の変動を減らし、研究開発プロジェクトを促進することができます。

題材には、以下が含まれます。

• 要因実験計画
• 正規効果プロットと効果Pareto
• 検出力とサンプルサイズ
• 主効果、交互作用、3次元プロット
• 中心点
• 重ね合わせ等高線図
• 多応答最適化

前提条件: 製薬用Minitab Essentials

統計的品質分析の追加題材

工程の改善、管理に役立つ追加的なツールを学びながら、製造統計品質分析コースの基本概念を踏襲します。このコースでは、複数のゲージまたは一部の複数の位置から製造測定システムおよび工学測定システムを正しく評価、認定するのに必要なスキルを磨きます。ロット全体の合否を判断できるよう、ロットの抜き取り品を評価する方法を学びます。さらに、珍しい事象や時間のかかるデータを扱う管理図の知識を広げます。

重要な能力分析ツールを使用して、内部仕様および顧客仕様と比較しながら工程を評価する方法を学びます。このコースでは、製造工程に関連する品質ツールを教えることに重点が置かれています。

題材には、以下が含まれます。

• GAGE R&R拡張
• 直交回帰
• 許容限界区間
• 受け入れ標本抽出
• 間・内分析
• EWMA、短期、希事象を含む管理図

前提条件: Minitabの基本と統計的品質分析

品質に関する非正規データの分析

追加的なツールを学びながら、製造統計品質分析コースの基本概念を踏襲します！データが歪んでいる、極端な外れ値がある、多峰性である、または集団化している時に、品質レベルを測定し、工程能力を評価するスキルを磨きます。非正規データがある場合に、どれだけ正確に特殊な原因の変動を判別するかを学びながら、管理図の知識を広げます。

非正規データを検出し、分析に適切な分布または変換を選択する際、グラフィカルな方法と統計的な検定を効果的に使用する方法を学びます。さらに、正規性検定で測定分解能の低さや標本の大きさがあたえる影響を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• 確率プロット
• 正規性検定
• 非正規データの能力分析
• Box-Coxおよびジョンソン変換
• 多重変数の能力分析
• 許容限界区間
• 個別管理図
• 多重故障モード分析

前提条件: Minitabの基本と統計的品質分析

統計モデリング

追加的な統計モデリングツールを学びながら、Minitab Essentialsコースの基本分析概念を踏襲します。新しいツールは、変数間の関係を明らかにして説明するのに役立ちます。実例により、モデリングツールが重要な入力や、工程の変動の原因を明らかにする方法を見ていきます。

統計モデルを使用して工程が異なる条件のもとでどのように進むかを調査する方法を、学びます。このコースでは、より良く工程を理解するのに役立ち、改善を検証する技術を身につけます。

題材には、以下が含まれます。

• 重回帰とステップワイズ回帰
• 非線形回帰
• 偏最小二乗
• 共分散のある多変量分散分析
• ネストとランダム要因
• 多変量分散分析（MANOVA）
• 二値および名義ロジスティック回帰

前提条件: Minitab Essentials

サービスの質の統計モデリング

サービス業界に実際に存在する問題からデータを分析して、利用できる統計ツールのセットを拡張してください。変数間の関係を探り、説明することが可能になるツールで、分析スキルを高めます。さらに、時間の効果と影響に関連するデータで特徴を探し、説明する方法、将来のプロセスの行方を予測する方法を学びます。

グラフのアプローチや量的アプローチを用いて、異なる要因が重要な質的特徴に及ぼすそれぞれの影響の類似性と差を説明する準備をします。重要な事象の発生確率に要因が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法を学んでいきます。

題材には、以下が含まれます。

• 多変量分散分析（ANOVA）
• 二値ロジスティック回帰
• 要因計画
• 予測を含む時系列ツール
• 季節性と分解
• ベストサブセットおよびステップワイズを含む重回帰

前提条件: サービス品質のためのMinitab Essentials

応答曲面計画

基本の2レベルの完全実施要因計画と一部実施要因計画の知識を、工程最適化にぴったりになるまで広げます。MinitabのDOEインターフェースを使用して、応答曲面計画を作成する方法を学習します。さらに、二次を含むモデルを使用して実験結果を分析し、最適な因子設定を探します。

重要な工程情報の入手に必要なリソースに敏感になりつつ、その情報の発見内容のバランスを取る逐次実験を用いて、実際に実験を行う方法を学びます。また、複数の応答を最適化する因子設定の探し方を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• 中心複合計画およびBox-Behnken計画
• 最も急な下降の計算
• 重ね合わせ等高線図
• 多応答最適化

前提条件: Minitab Essentials、要因計画

実践の実験計画法

応答変数またはデータ収集プロセスの性質上、伝統的な要因計画や応答曲面計画の分析を修正する必要がある場合、共通のDOEシナリオを処理する方法を学びます。欠損データや変更するのが困難な因子など、実際の実験で発生することが多いシチュエーションに対応する技術を磨きます。また、応答に影響する可能性のあるものの、実験で管理できない変数（共分散）をどのように考慮に入れるかを理解できるようにします。

重要な製品特性または工程特性を最適化しながら、コストまたは変動性を最小限に抑える機会を探ります。欠陥などの重要な事象の発生確率に要因が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• 応答へのノイズまたは共変量の影響を調査する
• 変更が難しい因子のある計画を作成および実行する
• スクリーニング DOE を作成して実行する
• コストまたは変動性を最小限に抑えながら、応答を最適化する
• 実験計画法を2値応答で分析する

前提条件: Minitab Essentials、要因計画

定式化と混合計画

実験の計画および材料の混合を含む工程データの分析の原則を、製薬業界、化学業界、食品業界、消費財業界で一般的なものを含めて、学びます。Minitabのわかりやすいインターフェースを使いながら、実験的リソースを最小限に抑えて、工程の混合に関連する重要な工程情報を調査、解明する実験計画を作成します。混合特性を理解し、一つまたは複数の重要な工程特性を最適化するのに必要な、適切な定式化を選択できるよう、グラフと統計の出力を解釈する方法を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• 単体格子計画と単体重心計画
• 上限と下限
• 擬似成分
• 極頂点計画
• 混合・プロセス変数計画
• 混合・量計画

前提条件: Minitab Essentials、要因計画

信頼性の紹介

グラフ分析方法と量的分析方法を用いて、製品の寿命特性を割り出します。打ち切りデータおよび非打ち切りデータを含むケーススタディを探り、信頼性で一般的な幅広いデータ構造を正しく取り扱う方法を学びます。

故障率のモデル化に使用する一般的な分布を探り、ハザード関数を理解して、必要なスキルを磨き、適切な分布を選択できるようにします。製品の故障が異なる故障種類に起因する場合に製品信頼性をモデル化します。

題材には、以下が含まれます。

• パラメトリック分布分析およびノンパラメトリック分布分析
• 推定および実証検定計画
• 成長曲線
• 多重故障モード
• 保証予測
• ワイベイズ (Weibayes) 分析

前提条件: Minitab Essentials

高度な信頼性

このコースでは、説明変数が製品寿命に及ぼす影響を学び、説明します。製品故障の要因と共変量の影響および製品の母集団への故障リスクを割り出します。妥当な時間で信頼性の高い製品の信頼性推定値を取得する方法、それらの部品いつ故障するかを評価する方法を学びます。

適切な標本サイズを定め、加速寿命試験のストレスレベルに適切な単位の割り当てを行い、故障の確率にストレス変数が及ぼす影響を割り出します。適切な確率モデルを使用して、製品試験の時および製品が実際に使われるようになった時の両方の重要な寿命特性を予測することに重きが置かれます。

コースに参加することで、以下をできるようになります。

• 信頼性の分布を比較する
• 寿命データの回帰の概念を理解して使用する
• 製品故障の可能性を割り出すために加速寿命試験を使用する

前提条件: Minitab Essentials、信頼性の紹介

回帰モデルおよび予測

分析の基礎で教えられる、基本的な統計分析の概念から学習を進めていく用意はできていますか？このコースでは、統計モデリングツールを使用し、変数間の関係を調探って説明する方法を学びます。時間の効果と影響に関連するデータで特徴を探し、説明する方法、将来の行方を予測します。

このコースでは、重要な事象の発生確率に入力変数が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法がわかります。実例により、モデリングツールが重要な入力や、データの変動の原因を明らかにする方法を見ていきます。

題材には、以下が含まれます。

• 散布図
• 相関
• 単回帰
• 指数平滑化を含む時系列ツール
• トレンド分析
• 分解
• 重回帰とステップワイズ回帰
• 二値ロジスティック回帰
• 検証のある回帰

前提条件: 分析の基礎

機械学習

このコースでは、問題の実例から、データ分析スキルを磨き、変数間の関係を探って説明する方法を見ていきます。CART^®などの教師あり機械学習技術を用いて、履歴データにあるパターンを分析し、洞察を向上させ、潜在的なリスクを特定し、改善の機会を探し、将来を予測する方法を学びます。

クラスタリングなどの教師なし機械学習ツールを使用して、データ内の自然分割を検出し、観測値または変数を同質のセットにグループ化します。さらに、データの次元性を、元のデータを無相関変数のセットに変換することで、削減します。

題材には、以下が含まれます。

• 判別分析
• 検定セット検証
• k分割検証
• CART^®分類
• 相関
• CART^®回帰
• クラスター分析

前提条件: 分析の基礎、回帰モデルおよび予測

高度な機械学習

実際に存在する問題のデータを分析して、変数間の関係を探り、説明することで、分析を次のレベルに引き上げます。CART木は、複雑な関係を解釈するためにシンプルな木の構造を活用するものです。しかし多くの場合、予測能力は、多数の単純な モデル（または木）を作成し、それらを1つの最終モデルに統合する、より強力なモデルを使用することで改善できます。 MARS^®、TreeNet^® 、Random Forests^® などの高度なモデリング手法を使用して、履歴データで見つかったパターンを分析し、より良い洞察を得て、潜在的なリスクを特定し、改善の機会を探し、将来について予測する方法を学びます。 注：このコースでは、アドオン予測分析モジュールのサブスクリプションが必要です。

題材には、以下が含まれます。

• 検証
• CART^® 分類
• TreeNet^® 分類
• Random Forests^® 分類
• 相関
• MARS^® 回帰
• CART^® 回帰
• TreeNet^® 回帰
• Random Forests^® 回帰
• 主な予測因子を明らかにする
• 自動化機械学習モデリング

前提条件:  分析の基礎、回帰モデルおよび予測、機会学習

Minitabの自動化分析

Minitabの分析を自動化して、マクロで時間を節約する方法を学びます！Minitabコマンド構文を使用して、データベースからデータを瞬時にインポートするマクロを書き、構成状態の悪いExcelファイルを操作し、ユーザー入力を最小限に抑えながら統計分析を実施する方法を学びます！このハンズオンコースが終わる頃には、ご自分のカスタムマクロを書き、実施することができるようになっています。

題材には、以下が含まれます。

• コマンドライン
• Execによる分析の自動化
• マクロの作成
• Minitabカスタマイズ
• 管理記述

前提条件: Minitab Essentials

Engageの基本

この基礎コースでは、Engageを効果的に操作し、ソリューション内で品質改善プロジェクトを効率的に作成・管理する方法を学習します。プロジェクトロードマップを使用して、さまざまなプロジェクトツールを挿入・整理できるようになります。マップ、ブレインストーミングツール、フォーム上のデータを操作します。プロジェクト全体やダッシュボードでデータがどのように共有されるかを把握できます。

アイデアを作成し、ワークフローを介してプロジェクトフェーズのゲートレビューを管理できます。ダッシュボードを介して、一元化されたレポートにアクセスし、プロジェクト全体の指標の概要を表示します。

題材には、以下が含まれます。

• データ共有
• プロセスマップ
• バリューストリームマップ
• 特性要因図（フィッシュボーン図）を含むブレインストーミングツール
• フォームと分析キャプチャ
• プロジェクト
• ワークフロー
• ダッシュボード

前提条件: なし

Engageの構成

サンドボックス内のさまざまな機能を使用して、組織固有のニーズに合わせてEngageをカスタマイズする方法を学びます。よく使用する手法に合わせてプロジェクトテンプレートを構築し、カスタマイズできます。マップ、ブレインストーミングツール、フォームのカスタムツールテンプレートを開発できます。プラットフォームの強力なデータ共有機能を推進するカスタムデータフィールドを作成・編集します。フォームをサブスクリプションのデータフィールドに接続して、個々のプロジェクト内やダッシュボードでこのデータ共有を有効にする方法を学びます。

プロジェクトデータがどのようにダッシュボードにロールアップされるかを理解し、フィルター、集計、列セットを使用してカスタムダッシュボードレポートを作成します。ワークフローを設定し、アイデアを精査する運営委員会や、進行中のプロジェクトフェーズのゲートレビューを管理するレビューボードを構成します。

題材には、以下が含まれます。

• Engageサンドボックス
• プロジェクトテンプレート
• ツールテンプレート
• フォームテンプレート
• データフィールドとデータ共有
• 管理
• データ入力表
• ダッシュボード構成
• ワークフロー構成
• メール通知

前提条件: Engageの基本

Monte Carloシミュレーション

この上級コースでは、システムのリスクと不確実性を評価する定量分析である、Monte Carloシミュレーションの概念と方法論を学びます。Monte Carloシミュレーションを使用すれば、新製品、製造ライン、財務活動、プロジェクト作業などシステムの内容にかかわらず、入力の変動を考慮することによって出力の変動をしっかりと探ることができます。

以下のような質問に答えるために、モデルへの入力を定数値ではなく分布として理解するスキルを磨きます。入力の変動は応答の変動にどのように影響するか？入力の変動を考慮すると、プロセスはどの程度真に有効か？どの入力が応答に最も多くの変動をもたらすか？Monte Carloシミュレーションを使用して、システムの動作をモデル化する方法を学びます。

題材には、以下が含まれます。

• Monte Carlo法の概念と応用
• 確率分布
• 線形モデル
• Minitabを使用した応答の最適化
• Minitab Workspaceを使用したMonte Carloシミュレーション
• 感度分析
• パラメータ最適化

前提条件: Minitab Essentials、要因計画

データ分析認定

データの視覚化と基本的な統計について学習して能力を広げ、データ分析の認定を取得しましょう！この認定コースでは、データの探索、説得力のあるグラフの作成と解釈、および結果のエクスポートを行うための証明された分析アプローチの開発方法を学習します。現実のさまざまなデータセットを分析して応用と適切な統計ツールを調整する方法を学び、結果を解釈してプロセスの問題や改善の証拠を明らかにします。仮説検定と信頼区間などの重要な分析的概念の基本、統計モデリングツールで変数間の関係を解明、説明する方法を学びます。