Главная / Электронные курсы / Инженерный состав / Многофакторный анализ процессов. Часть 1. Многофакторная регрессия
Многофакторный анализ процессов. Часть 1. Многофакторная регрессия
О курсе:
Специализированный
Отлаживая процесс, технолог может действовать методом проб и ошибок: пробовать корректировать какие-то входные параметры и оценивать, как это скажется на выходных параметрах. Это долгий, неэффективный и иногда очень затратный путь. Он целиком опирается на экспертные мнения специалистов.
Есть другой путь: на основе собранных данных о процессе построить статистическую модель процесса, которая в виде уравнения будет описывать связь между входными и выходными параметрами процесса и поможет нам без дополнительных затрат моделировать ситуации «что - если». Именно такие возможности предоставляет многофакторный регрессионный анализ.
Кроме того, если перед нами стоит задача по определению вклада каждого фактора в изменения выходных параметров процесса, то использование многофакторного регрессионного анализа является практически единственным путем решения данной задачи.
Есть другой путь: на основе собранных данных о процессе построить статистическую модель процесса, которая в виде уравнения будет описывать связь между входными и выходными параметрами процесса и поможет нам без дополнительных затрат моделировать ситуации «что - если». Именно такие возможности предоставляет многофакторный регрессионный анализ.
Кроме того, если перед нами стоит задача по определению вклада каждого фактора в изменения выходных параметров процесса, то использование многофакторного регрессионного анализа является практически единственным путем решения данной задачи.
On-line
от 4 900 руб.
Доступ: 30 дней
Данный курс требует предварительных знаний. Их отсутствие может помешать успешному прохождению данного курса.
Используемое ПО: Minitab
Данный курс целесообразно изучать после курса «Анализ процессов. Часть 3. Проверка гипотез, независимые выборки»
После данного курса мы рекомендуем пройти обучение по курсу «Многофакторный анализ процессов. Часть 2. Факторный и кластерный анализ»
Сертификат об успешном окончании курса предоставляется только в случае успешного выполнения итогового тестирования (нижний порог составляет 80% верных ответов, на выполнение теста дается 2 попытки)
Пройти курс
Курс включает в себя видеоматериалы и тесты. Вам будет предоставлена видеозапись (видеозаписи) и возможность сдать тест. Это самый лучший вариант быстро ознакомиться с идеями аналитических инструментов, понять, как они работают, в чем их сильные и слабые стороны. Это первичное знакомство с возможностями аналитических инструментов.
Программа
• Что такое регрессионный анализ• Требования к исходным данным
• Этапы регрессионного анализа
• Диаграмма рассеяния «фактор-отклик»
• Примеры построения регрессионных моделей
• Как убедиться в том, что построенная модель адекватно описывает закономерности исходных данных
• Что такое остатки модели?
• Интерпретация результатов построенной модели
• Мультиколлинеарность факторов
• Техника DUMMY переменных
• Особенности интерпретации результатов для DUMMY переменных
• Моделирование «что если»