Talleres diseñados para equiparte con las herramientas que necesitas para aprender los conceptos básicos, cubriendo cuatro áreas principales: Manejo de Datos, Estadística Básica, Métodos de Calidad y Diseño de Experimentos.
Taller 1: Gestión de datos
Trabajar con datos
En cualquier problema de análisis, la mayor parte del tiempo se dedica a preparar los datos para el análisis. JMP facilita este proceso con potentes capacidades de manipulación de datos. Aprenda a gestionar datos para afrontar cualquier desafío de análisis.
Abrir archivos (Archivo> Abrir)
Importar múltiples (Archivo> Importar múltiples)
Unir tablas (Tablas> Concatenar)
Transponer datos (Tablas> Transponer)
Recodificar datos (Cols> Recodificar)
Crear fórmulas (Cols> Fórmula)
Guardar informes (Archivo> Guardar como)
Archivos de diario (Archivo> Guardar como)
Publicar informes (Archivo> Publicar)
Crear paneles (Ventana> Combinar)
Archivos de proyecto (Ventana> Mover a)
Generador de gráficos
JMP produce gráficos y diagramas especializados con tablas, estadísticas y mapas de respaldo. La interfaz de arrastrar y soltar es intuitiva, le permite comenzar rápidamente y le brinda una cinta de opciones para seleccionar tipos de gráficos alternativos. Las funciones avanzadas le permiten controlar el formato y la apariencia para crear visualizaciones persuasivas.
Economía de combustible híbrida (Ayuda> Biblioteca de datos de muestra)
Marcadores de fila (Fila> Marcadores)
Diálogo del generador de gráficos (Gráfico> Generador de gráficos)
Tipos de gráficos (Creador de gráficos> Continuo v Categórico)
Límite de fluctuación (Creador de gráficos> Puntos)
Estadística resumida (barra>media)
Dar formato a las etiquetas (seleccione etiqueta > fuente de clic derecho)
Formatear eje (Seleccionar eje>Doble clic)
Copiar gráfico (Herramientas>Selección)
Taller 2: Estadística Básica
Métodos de estadística
Hoy en día, la estadística se ha convertido en uno de los temas de mayor crecimiento y se ha convertido en un auténtico diferenciador y propuesta de valor para las empresas. Utilizamos este escenario farmacéutico para describir algunos métodos estadísticos comunes que se utilizan en las ciencias de la salud y la vida.
Escenario: una empresa farmacéutica está desarrollando un nuevo fármaco para tratar los efectos del colesterol. Tenemos un grupo de pacientes; algunos están en tratamiento para el colesterol y otros están en el grupo de control. El director de investigación recopila datos de pacientes y quiere comprender si existen relaciones significativas entre las variables.
Distribuciones
Evaluación de la hipótesis
Regresión lineal
Regresión multivariada
Regresión logística
Planes de muestreo
Análisis visuales
JMP es la herramienta perfecta para explorar datos. Ya sea que esté buscando relaciones, patrones o valores atípicos, aprenda a analizar sus datos para obtener información crítica a través de:
Explorador de texto
Mapas Geográficos
Mejoras en la tabla
Trama de burbujas
Publicar y compartir informes
Taller 3: Métodos de Calidad
La validación del proceso
La validación de procesos se define como el establecimiento mediante evidencia objetiva de que un proceso produce consistentemente un resultado o producto que cumple con requisitos predeterminados.
Escenario: el director de ingeniería gestiona una instalación de producción multinacional. Para garantizar que la producción sea estable y esté bajo control, el gerente recopila datos del proceso para tres parámetros críticos para la calidad: tiempo, temperatura y presión, y...
- quiere entender la distribución de los datos
- decidir si los parámetros críticos están en el objetivo,
- determinar si el proceso es estable y está bajo control,
- demostrar que los parámetros están dentro de las especificaciones, y
- diseñar un experimento para modelar variables de entrada y salida
y optimizar la configuración del proceso para maximizar la resistencia del sello.
Ingeniería de Confiabilidad
La confiabilidad se define como la probabilidad de que un producto realice adecuadamente su función durante un período/ciclos específicos en condiciones específicas.
Escenario: El gerente de ingeniería del sitio administra una instalación multinacional de producción de petróleo y gas. Se están evaluando dos nuevos diseños de bombas para determinar su confiabilidad a lo largo del tiempo. El gerente de ingeniería del sitio realiza pruebas de vida útil y recopila datos de tiempo y fallas y luego quiere...
- entender la distribución de los datos de vida
- comparar las distribuciones de los dos diseños,
- estimar la confiabilidad del producto en el período de garantía,
- Determinar qué diseño tiene la menor probabilidad de falla.
- determinar un tamaño de muestra apropiado para realizar un estudio de seguimiento.
La mejora de procesos
El Control de Calidad se trata de métodos, medición y gestión. Se trata de descubrir problemas y encontrar soluciones utilizando las técnicas adecuadas en el momento adecuado para mejorar las cosas.
Kaoru Ishikawa enseñó sistemas de calidad en Japón y promovió la gestión de calidad. Creía que la mayoría de los problemas podrían resolverse directamente utilizando las siete herramientas básicas de calidad.
- Histograma
- Hoja de verificación
- Diagrama de Pareto
- Causa y efecto
- Estratificación
- Gráfico de dispersión
- Gráficos de control
Taller 4: Diseño de Experimentos
Diseño personalizado
Utilice la plataforma de diseño personalizado para crear diseños óptimos personalizados para su entorno experimental específico. La plataforma de diseño personalizado construye una amplia variedad de tipos de diseño, que incluyen: cribado, superficie de respuesta, mezcla, bloques aleatorios y gráficos divididos.
Su empleador es un tostador de café local de tamaño mediano. Es necesario abordar la potencia de las tazas de café de doce onzas preparadas individualmente. Su objetivo es determinar qué factores influyen en la intensidad del café y encontrar los ajustes óptimos para esos factores.
Diseño factorial completo
Un diseño factorial completo define un experimento en el que se realizan pruebas en todas las combinaciones posibles de configuraciones de factores. Un diseño factorial completo permite la estimación de todas las interacciones posibles.
En un diseño factorial completo, se realiza una ejecución experimental en cada combinación de niveles de factores. El tamaño de la muestra es el producto del número de niveles de los factores. En este ejemplo, construya un diseño factorial completo para estudiar los efectos de cinco factores de dos niveles (velocidad de alimentación, catalizador, velocidad de agitación, temperatura y concentración) en el rendimiento de un reactor. Debido a que hay cinco factores, cada uno en dos niveles, el diseño factorial completo incluye al menos 2^5 Factorial = 2x2x2x2x2 = 32 ejecuciones.
Diseño de mezcla
Utilice la plataforma Mixture Design para crear experimentos con factores que son componentes de una mezcla. En experimentos de mezclas, el valor de un factor es su proporción de la mezcla, que cae entre cero y uno. Los experimentos de mezcla tienen tres o más factores con la suma de las proporciones de los factores igual a uno (100%). Los experimentos mixtos se diferencian de otros tipos experimentales en que no se pueden variar los factores independientemente unos de otros. Cuando cambia la proporción de un factor, la proporción de uno o más factores también debe cambiar.
Un gráfico ternario es una representación bidimensional de tres componentes de una mezcla que suman una constante. La trama es un triángulo equilátero con una arista para cada componente. Diseño centroide simplex...
