主讲教师
屈泽中，大型联合化工企业大数据管理经理，智能工厂总规划师，工作14年，六西格玛黑带，宁波市大数据协会秘书长，高级工程师，注册化工工程师，注册环评工程师，畅销书《大数据时代小数据分析》作者。屈老师擅长使用各类数据分析解决实际问题，尤其是Minitab，Crystal Ball，Excel等，注册各类六西格玛黑带项目，其中一项获得国家质量改善一等奖。
课程介绍
中级课程完全是初级的前端工作，在这三天的课程中，主要是学习如何进行数据建模的过程，如何建立起Y=f（x）的过程，也算是浓缩版的六西格玛黑带的课程，干货非常多，从假设检验到实验设计，从SPC到回归分析，能让学员充分了解各种类型的数据的建模过程。学员能学习到的内容主要有：
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如何从小样本推断大样本数据的可靠性----假设检验；
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各种变量的假设检验：均值、中位数、比例等；
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质量控制的利器—SPC图；
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回归分析以及方差分析的应用；
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实验设计的步骤以及数据模型的改良；
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最优化分析的过程；
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Minitab软件的绝大部分操作；
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各种实际应用案例；
学员对象：
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大学本科或研究生需要做毕业论文的学员；
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六西格玛绿带或微黑带学员；
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工厂质量管理或生产管理人员；
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初入数据分析的技术人员；
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实验室技术人员等；
培训大纲
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第一天 数据分析基础及MSA测量系统分析
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1.1 总体与样本
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样本均值的分布—标准正态分布及T分布
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双样本均值差分布
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正态样本方差的分布—卡方分布
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独立正态样本方差之比的分布—F分布
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1.2 中心极限定理
1.2 参数的点估计
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点估计的概念
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点估计的评选标准
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1.3 MSA测量系统
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分辨力与稳定性
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偏倚和线性
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测量重复性和再现性
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测量走势图
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测量线性研究
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属性测量R&R 研究（计数）
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1.4 均值检验
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单样本Z测试
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单样本T测试
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双样本T测试
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成对T测试
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1.5方差检验
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单正态总体方差检验
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双总体等方差检验
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多样本等方差检验
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单因子方差分析
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单因子ANOVA分析基本原理
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单因子ANOVA分析练习
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1.6 比率检验
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单因子比率检验
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双因子比率检验
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列联表与卡方检验
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1.7 中位数检验
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符号检验法
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秩和检验法
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第二天 相关与回归及SPC控制图
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2.1单因子方差分析
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2.2 相关分析
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2.3简单线性回归分析
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2.4 线性回归方程的建立
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2.5 线性回归方程显著性检验
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2.6 回归系数的显著性检验
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2.7 残差诊断
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2.8利用回归方程进行预测
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2.9 QC控制图-SPC
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2.10计量控制图
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Xbar-R Chart
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Xbar-S Chart
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I-MR-R/S Chart
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子组控制图
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2.11 计数控制图
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P Chart
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NP Chart
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C Chart
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2.12 过程能力分析
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计数型数据过程能力分析
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计量型数据过程能力分析
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第三天 试验设计DOE基础
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3.1 试验设计基础
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试验设计基本术语
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试验设计基本原则
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试验设计类型
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试验设计基本步骤
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3.2 单因子试验设计
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3.3 全因子试验设计
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二水平全因子试验设计
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全因子设计的计划
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全因子设计的分析
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3.4 部分因子试验
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3.5响应曲面试验设计
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响应曲面试验设计概论
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响应曲面试验设计计划
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响应曲面试验分析
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响应曲面试验最优分析
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培训时间：2018年6月29日-7月1日（三天）
培训费用：3600元/人(包含资料费和午餐费，住宿费自理，二人以上报名9折)
培训地点：成都
在线报名
请登陆科学软件网www.sciencesoftware.com.cn（培训--收费培训）;
请登陆科学软件学习网www.ssstudy.com（软件列表--Minitab）;
缴费方式
支付宝：联系工作人员提供付款二维码，即可付款；
银行电汇
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