1-5-資料視覺化常見的分析誤區 | JMP 數據分析

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工程師的統計思維必修課

上課前的準備

課程使用說明
介紹 & 安裝 JMP 軟體

單元一：工程統計思維建立

1-1-透過圖形化分析，看懂資料分佈 (10:47)
1-2-案例：半導體良率資料視覺化與探索 (10:45)
1-3-建立老闆能馬上看懂的 Dashboard & 報表 (13:21)
1-4-透過資料視覺化判讀分類變量 (13:11)
1-5-資料視覺化常見的分析誤區 (5:55)
1-6-何謂中央極限定理 (6:38)
1-7-案例：鋼筋平均抗拉強度改善 (10:41)
1-8-案例：溫度對電鍍產品的影響差異 (4:57)
單元一課後練習

單元二：假設檢定與P值

2-1-生活中的假設檢定 (7:51)
2-2-工程分析中的假設檢定 (3:42)
2-3-假設檢定的分析步驟 (3:35)
2-4-回顧中央極限定理的意義 (7:27)
2-5-單樣本t檢定分析 (8:24)
2-6-如何解讀單樣本t檢定分析結果與P值 (15:03)
2-7-檢驗均值的功效 (13:13)
2-8-假設檢定的兩類錯誤 (5:00)
(補充)如何在JMP計算出P值 (6:04)
單元二課後練習

單元三：ANOVA與迴歸分析

3-1-假設檢定單元回顧 (12:05)
3-2-案例引言：溫度對燒鹼得率是否有顯著影響 (9:54)
3-3-如何解讀ANOVA分析結果 (5:07)
3-4-半導體案例：在不同製程條件下，如何判斷芯片等級差異 (3:33)
3-5-醫藥案例：篩選製劑大小對溶解度的差異 (8:28)
3-6-迴歸分析基本概念 (7:05)
3-7-離群值分析 (7:43)
3-8-ANOVA與迴歸分析的關係 (6:29)
(補充) ANOVA在JMP選單說明 (6:22)
單元三課後練習

單元四：案例實作

4-1-食品製造商產品分析
4-2-供應商產品能力比較
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