Kurs: JMP®: Zuverlässigkeitsanalyse für nicht reparierbare Systeme
Dauer: 4 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs richtet sich an alle, die mithilfe von JMP Daten darüber analysieren müssen, wie lange ein Objekt (Zuverlässigkeit) oder eine Person (Überleben) innerhalb akzeptabler Parameter ("Zeit bis zum Ereignis") arbeitet. Der Kurs wird anhand von Herstellungsbeispielen präsentiert, aber auch diejenigen, die sich für Überlebensanalysen oder das Studium von Rückfällen interessieren, werden den Kurs nützlich finden.
Überblick : Lernen wie man:
- Unterscheiden Sie einzigartige Merkmale von Lebensdaten.
- Berechnen Sie nichtparametrische (Kaplan-Meier-Produkt-Limit) Schätzungen der Ausfallwahrscheinlichkeit.
- Passen Sie Verteilungsmodelle an, die für Lebensdaten spezifisch sind.
- Schätzen Sie Zuverlässigkeits- oder Überlebensmaße und Gefahren ab.
- Schätzen Sie das Überleben bei konkurrierenden Ursachen ab.
- Verwenden Sie parametrische Überlebensmodelle, um die Auswirkungen von Kovariaten oder experimentellen Faktoren abzuschätzen.
- Entwerfen Sie einen beschleunigten Lebensdauertest.
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration und JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurse oder haben gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung in die Zuverlässigkeit
- Verstehen der Zuverlässigkeitsprinzipien, Zuverlässigkeitsmaße und der Natur von Lebensdaten und zensierten Beobachtungen.
- Verwendung von nichtparametrischer Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten.
- Anwendung von parametrischen Modellen der Ausfallzuverlässigkeit und -gefährdung.
- Berücksichtigung von Unsicherheiten bei Zuverlässigkeitsschätzungen.
- Bestimmen Sie eine ausreichende Stichprobengröße für die Zuverlässigkeitsbestimmung.
Zuverlässigkeit mit Faktoren
- Identifizieren von Fehlermodi und konkurrierenden Ursachen.
- Passende Mischungsmodelle.
- Anpassung konkurrierender Risikomischungsmodelle.
- Mangelnde Daten beschreiben.
- Einbeziehung des Effekts von Kovariaten in das Zuverlässigkeitsmodell.
Schnelle Zuverlässigkeit
- Stressfaktoren und beschleunigte Ausfälle verstehen.
- Beschleunigungsfaktoren berechnen.
- Beschleunigungsbeziehungen verwenden.
- Entwicklung beschleunigter Lebensdauertests.
- Durchführung von Degradationsanalysen für wiederholte Messungen und zerstörende Tests.
Kurs: JMP® Pro: Analysieren von Kurven und Profilen mit dem Funktionsdaten-Explorer
Dauer: 4 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs hilft Ihnen, Funktionsdaten mit JMP Pro zu erkennen und zu modellieren. Es lehrt Sie, die Daten als Antwort zu verwenden, z. B. als Ergebnis für ein geplantes Experiment, oder als neue Kovariaten oder Merkmale, z. B. in einer multivariaten Analyse. Funktionsdaten werden als Funktion, Profil oder Kurve definiert. Sie sind eine Reihe von Beobachtungen im Laufe der Zeit oder jede andere kontinuierliche Variable. Diese Daten können modelliert werden, so dass Änderungen in der Form Änderungen in anderen Variablen zugeordnet werden können.
Überblick:
Lernen wie man:
- Funktionsdaten und deren Verwendung erkennen.
- Daten für die funktionale Datenanalyse vorverarbeiten.
- Wählen Sie ein Modell der Funktionen aus.
- Erhalten Sie optimale Darstellungen der Funktionen.
- Verwenden Sie die neuen Darstellungen als Antworten in der Analyse eines entworfenen Experiments.
Wer sollte teilnehmen?
Direktoren, Manager, Ingenieure, Wissenschaftler, Techniker und Analysten, die mit funktionalen Daten arbeiten, um ein Produkt oder einen Prozess zu entwerfen, zu entwickeln, zu verbessern und zu optimieren
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration und JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurse oder haben gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Untersuchen Sie funktionale Daten
- Definieren Sie funktionale Daten und ihre Formen.
Funktionsdaten vorverarbeiten
- Identifizieren Sie verschiedene Formate funktionaler Daten.
- Funktionsdaten bereinigen (Aufzeichnungsaufgaben).
- Transformieren Sie die funktionale Datenausgabe (Zentrieren und Skalieren, andere gängige Transformationen).
- Funktionale Dateneingabe ausrichten.
Modelle funktionaler Daten anpassen
- Beschreiben Sie eine Basisfunktionsentwicklung als Modell für eine stetige Funktion.
- Optimieren Sie den Kompromiss zwischen Modellverzerrung und Varianz mit Glättung.
- Wählen Sie Splines oder Fourier-Basis für das Modell aus.
- Passen Sie das Modell an.
- Wählen Sie das beste Modell.
- Diagnostizieren Sie das Modell.
Extrahieren Sie funktionale Hauptkomponenten
- Beschreiben Sie die Hauptkomponentenanalyse stetiger Funktionen.
- Ableitung und Verwendung funktionaler Hauptkomponentenwerte.
Funktionsanalyse von Experimenten
- Identifizieren Sie die Ziele der Analyse eines Experiments.
- Schätzen Sie Faktoreffekte auf die funktionalen Hauptkomponenten.
Capstone-Fallstudien
- Wählen Sie einen von mehreren neuen Fällen aus verschiedenen Branchen aus, um eine vollständige funktionale Datenanalyse zu üben.
Kurs: JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression
Dauer: 4 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Varianzanalyse- und Regressionsmethoden verwenden, um Daten mit einer einzigen kontinuierlichen Antwortvariablen zu analysieren, und führen in die Erstellung statistischer Modelle ein. Sie lernen, elementare explorative Datenanalysen (EDA) durchzuführen und natürliche Muster in Daten zu entdecken. Wichtige statistische Konzepte wie Konfidenzintervalle und Hypothesentests werden eingeführt und angewendet. Der Kurs behandelt auch Prinzipien der Modellbildung, einschließlich der Modellinterpretation und der Behandlung von Verstößen gegen statistische Annahmen. Capstone-Übungen am Ende des Kurses ermöglichen es den Schülern, ihr Wissen anzuwenden.
Überblick:
Lernen wie man:
- Konfidenzintervalle interpretieren.
- Hypothesentests durchführen und interpretieren p -Werte.
- Untersuchen Sie Beziehungen mit Streudiagrammen und Korrelationsstatistiken.
- Vergleichen Sie Mittelwerte mehrerer Populationen mit einfacher ANOVA.
- Verwenden Sie eine einfache lineare Regression, um Beziehungen zwischen stetigen Variablen zu analysieren.
- Verwenden Sie das allgemeine lineare Modell, um Modelle zwischen einer kontinuierlichen Antwort und einer beliebigen Anzahl kontinuierlicher oder kategorialer Prädiktoren zu erstellen.
- Bewerten Sie die Wechselwirkungen zwischen Faktoren und Krümmung.
- Bewerten Sie Annahmen statistischer Hypothesentests.
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Studiengang oder verfügen über vergleichbare Erfahrungen.
Kursübersicht:
Einführung in die Statistik
- Statistische Konzepte.
- Beschreibende Statistiken und einige ihrer Grafiken.
- Inferenzstatistik.
- Hypothesentests.
- Ein Muster t Prüfung.
Analyse mit einem kategorialen Faktor
- Einweg-ANOVA.
- Mehrere Vergleiche.
- Leistung und Stichprobengröße.
Analyse mit kontinuierlichem Faktor
- Beziehungen erforschen.
- Einfache lineare Regression.
- Polynomiale Regression.
Modellbau
- Einführung in den Modellbau.
- Faktoren kombinieren.
- Modellinterpretation.
- Wenn Dinge schief laufen.
Zusätzliche Ressourcen
- Gepaart t Prüfung.
- Alternativen zur ANOVA, wenn Annahmen verletzt werden.
- Kontraste in der n-Weg-ANOVA.
- Äquivalenzprüfung.
Kurs: JMP® Pro: Vorhersagemodellierung
Dauer: 4 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs behandelt die Fähigkeiten, die zum Entwickeln, Bewerten, Optimieren, Vergleichen und Bewerten von Vorhersagemodellen mit der JMP Pro-Software erforderlich sind. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Vorhersagemodelle mit maschinellen Lerntechniken wie generalisierten Regressionsmodellen, k-nächsten Nachbarn, naiven Bayes, Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen erstellen und verstehen. Sie lernen auch, wie Sie Vorhersagemodelle mithilfe von Kreuzvalidierung, Holdback-Validierung und informationstheoretischen Kriterien validieren.
Überblick:
Lernen wie man:
- Komplexe Modelle entwickeln, vergleichen und erklären.
- Verwenden Sie die Partitionsplattform für die Vorhersagemodellierung, einschließlich Bagging, Bootstrap Forest, verstärkte Bäume.
- Verwenden Sie neuronale Netze für die Vorhersagemodellierung, einschließlich k-Fold-Kreuzvalidierung, mehrschichtige neuronale Netze und Boosting.
- Vorhersagemodelle optimieren.
- Bewerten Sie neue Daten in JMP und generieren Sie Bewertungscode zur Verwendung in anderer Software.
- Stellen Sie Vorhersagemodelle in der Produktion bereit.
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration und JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurse oder haben gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung in die Vorhersagemodellierung
- Wie unterscheidet sich die prädiktive Modellierung?
- Importieren von Daten und Bereinigung.
- Verallgemeinerung und ehrliche Einschätzung.
Überblick über Predictive-Modeling-Plattformen
Vorhersagemodellierung mit der Partitionsplattform
- Rekursive Partitionierung.
- Absacken.
- Bootstrap-Wald.
- Boosted-Tree-Modelle.
- Stimmen,
Vorhersagemodellierung mit neuronalen Netzen
- Anpassung eines neuronalen Netzwerkmodells.
- Architekturen neuronaler Netze.
- k-fache Kreuzvalidierung.
- Verbesserte neuronale Netze.
- Abstimmung.
Auswahl und Einsatz von Vorhersagemodellen
- Modellvergleiche.
- Ensemble-Modelle.
- Formeldepot.
Kurs: JMP®: Kundenspezifisches Design von Experimenten
Dauer: 4 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs konzentriert sich auf die Kernprinzipien des Entwerfens eines Experiments und versetzt Sie in die Lage, diese Prinzipien zu verstehen und anzuwenden, um mit der Custom Design-Plattform in JMP ein optimales Design zu erzielen. Benutzerdefiniertes Design ist ein Ansatz zum Entwerfen von Experimenten, der optimale Designs für das Problem erzeugt, das Sie zu lösen versuchen, unabhängig davon, ob es darum geht, wichtige Effekte zu identifizieren oder eine oder mehrere Antworten zu optimieren. Neben dem Erlernen von benutzerdefiniertem Design in JMP lernen Sie wichtige Designkonzepte kennen, darunter Stichprobengröße und -stärke, Ausgewogenheit, Auswahl von Faktorbereichen, Blockierung und Designbewertung. Dieser Kurs richtet sich an alle, die in den Bereichen Entdeckung, Forschung, Entwicklung und Qualitätssicherung oder -kontrolle tätig sind.
Überblick:
Lernen wie man:
- Verwenden Sie benutzerdefiniertes Design für jedes Experiment.
- Wählen Sie geeignete Kriterien für ein optimales Design.
- Effektives und effizientes Testen von Faktoreffekten oder Vorhersagen von Reaktionen.
- Erweitern Sie vorhandene Experimente, um neue Fragen zu beantworten.
- Entwerfen und analysieren Sie Experimente mit schwer zu ändernden Faktoren.
- Finden Sie die besten Faktoreinstellungen, um die gewünschten Antwortniveaus zu erreichen.
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration und JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurse oder haben gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung
- Einführung in die Versuchsplanung.
- Einführung in das kundenspezifische Design.
- Über Antworten.
Experimente mit einem Faktor
- Testen eines kategorialen Faktors.
- Testen eines stetigen Faktors.
- Validierung des Modells.
- Testen eines quadratischen Effekts.
Experimente mit zwei Faktoren
- Testen zweier kategorialer Faktoren.
- Testen eines kontinuierlichen Faktors und eines kategorialen Faktors.
- Prüfung mit einem Sperrfaktor.
- Testen zweier kontinuierlicher Faktoren.
Experimente mit mehreren Faktoren
- Zwei Antworten auf fünf Faktoren.
- Drei Antworten auf sieben Faktoren.
Kurs: JMP®: Die JMP®-Skriptsprache
Dauer: 5 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 500 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs richtet sich an JMP-Benutzer, die die Funktionalität der JMP-Software mithilfe der JMP-Skriptsprache (JSL) erweitern möchten, um Routineaufgaben zu automatisieren, neue Verfahren zu erweitern oder zu erstellen und Berichte anzupassen. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen der Skripterstellung mit JSL und geht dann zu fortgeschritteneren Themen über, darunter die Arbeit mit Datentabellen, die Verwendung von Matrizen zur Vereinfachung von Berechnungen, Skriptanalysen und die Erfassung von Ergebnissen zur Erstellung benutzerdefinierter Berichte. Der Kurs präsentiert auch durchgehend empfohlene Best Practices. Eine Lektion zum Selbststudium am Ende des Kurses veranschaulicht das Erstellen und Verwenden von Dialogfeldern zum Anpassen des Skriptverhaltens und das Speichern von JMP-Skripts als JMP-Add-Ins, um Skripts bei Bedarf verfügbar zu machen und die Bereitstellung zu erleichtern. Dieser Kurs kann Ihnen dabei helfen, sich auf die folgende(n) Zertifizierungsprüfung(en) vorzubereiten: JMP Scripting using JMP.
Überblick:
Lernen wie man:
- Verwenden Sie die grundlegenden Elemente in JSL, einschließlich Variablen, Funktionen und Operatoren, Zeichenfolgen, Listen und Matrizen.
- Erfassen Sie Skripts, die automatisch von JMP generiert werden, und integrieren Sie sie in Ihre eigenen Skripts.
- Kommunizieren Sie mithilfe von Nachrichten mit Objekten in JMP.
- Verwenden Sie iterative und bedingte Funktionen.
- Verzögern Sie die Auswertung von Ausdrücken mit Expr( ).
- Öffnen Sie Datentabellen und importieren Sie Dateien aus anderen Quellen.
- Erstellen und arbeiten Sie mit neuen Datentabellen und -spalten.
- Starten Sie Analysen und erfassen oder ändern Sie Berichte.
Wer sollte teilnehmen
Jeder, der mit JMP vertraut ist und die JMP Scripting Language (JSL) lernen möchte
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Studiengang oder verfügen über vergleichbare Erfahrungen.
Kursübersicht:
Einführung in die JMP-Skriptsprache
- Einführung.
- Objektorientiertes Scripting.
JSL-Bausteine
- Grundelemente.
- Listen und Matrizen.
- Skripteditor und Stil.
Skriptsteuerung
- Wiederholung.
- Bedingte Aktion.
Skripting von Datentabellen
- Öffnen von Datentabellen.
- Arbeiten mit Spalten und Zeilen.
- Verwendung von Datentabellen und Matrizen.
- Verwendung von Metadaten.
- Manipulation von Datentabellen.
Skriptplattformen
- Skriptanalysen.
- Zugriff auf Berichte.
- Anpassen von Berichten.
Skripte anpassen (Selbststudium)
- Dialogfelder verwenden.
- Ersetzen in Ausdrücken.
- Anpassen des Menüs.
Fortgeschrittene Themen
- Suche nach Zeichenfolgen.
- Assoziative Arrays verwenden.
Kurs: JMP®: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration
Dauer: 2 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 200 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs ist als erster Schritt für diejenigen konzipiert, die JMP zum Erkunden, Verwalten und Analysieren von Daten verwenden möchten. Es wird als Voraussetzung für viele unserer anderen Kurse empfohlen. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die JMP-Schnittstelle mit ihren wichtigsten Tools und Funktionen, gefolgt von zwei Fallstudien, die allgemeine Datenprobleme darstellen, auf die Studenten stoßen. Jede Fallstudie demonstriert die Elemente eines typischen Arbeitsablaufs für die Datenexploration. Dieser Kurs hilft Ihnen bei der Vorbereitung auf die Verwendung von JMP in weiterführenden Kursen, die statistische Analyse und Modellierung, Versuchsplanung und Qualitätskontrolle oder die JMP-Skriptsprache behandeln.
Überblick:
Lernen wie man:
- Importieren Sie Daten in JMP.
- Untersuchen Sie die Daten mit Grafiken und Tabellen.
- Identifizieren und beheben Sie Datenprobleme.
- Erstellen Sie neue Spalten mit Formeln.
- Speichern und teilen Sie grafische und numerische Berichte.
Voraussetzungen: Es sind keine JMP-Vorkenntnisse oder statistische Kenntnisse erforderlich. Vor der Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie mit einem macOS- oder Microsoft Windows-Betriebssystem vertraut sein.
Kursübersicht:
Einführung
- Einführung in JMP.
- Erkunden von Daten.
Fallstudie Prozessänderung
- Importieren von Daten.
- Erstellen neuer Spalten.
- Ergebnisse präsentieren und teilen.
Fallstudie zur Prozessüberwachung
- Importieren von Daten.
- Erstellen neuer Spalten.
- Ergebnisse generieren und speichern.
Fallstudie Fertigung (Selbststudium)
- Importieren von Daten.
- Erstellen neuer Tabellen und Spalten.
- Ergebnisse generieren und speichern.
Kurs: JMP®: Statistische Prozesskontrolle
Dauer: 4 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit JMP-Software ein statistisches Prozesssteuerungssystem einrichten und warten.
Überblick:
Lernen wie man:
- Variation beschreiben.
- Erstellen und interpretieren Sie grundlegende Qualitätsdiagramme.
- Erstellen und interpretieren Sie Regelkarten für Messdaten.
- Verbessern Sie die Leistung von Regelkarten.
- Berechnen und interpretieren Sie Prozessfähigkeitsindizes.
- Überwachen Sie viele Variablen gleichzeitig.
- Behandeln Sie Daten, die Annahmen nicht erfüllen, wie z. B. Stapelverarbeitung, korrelierte Daten, Attributdaten oder multivariate Daten.
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Studiengang oder verfügen über vergleichbare Erfahrungen.
Kursübersicht:
Einführung
- Historische Perspektive der statistischen Prozesskontrolle.
- Variation.
- Datei Format.
- Grundlegende Qualitätswerkzeuge (optional) .
Regelkarten für Messdaten
- Kontrolldiagramm-Generator.
- X-MR-Diagramme.
- XBar-R- und XBar-S-Diagramme.
- Zusätzliche Prüfungen.
- Phasen.
Prozessfähigkeit
- Prozessfähigkeit.
- Prozessfähigkeitsplattform.
- Vorsicht.
- Verwalten Sie bestimmte Limits.
Besondere Situationen
- Attributdiagramme.
- Mehrere Variationsquellen.
- CUSUM- und EWMA-Kontrollkarten.
- Multivariate Regelkarten.
- Prozess-Screening-Plattform.
Kurs: Quality by Design (QbD) mit JMP®
Dauer: 5 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 500 US-Dollar
Beschreibung: Reihe Wirtschaftswissen Kurs. Präsentiert von Heath Rushing, Mitbegründer und Hauptberater, Adsurgo LLC. Dieser Kurs konzentriert sich auf die Etablierung eines systematischen Ansatzes für die pharmazeutische Entwicklung, der durch Quality-by-Design (QbD)-Prinzipien unter Verwendung von Design of Experiments (DOE) definiert ist. Darüber hinaus lehrt dieser Kurs die Anwendung von Statistiken zur Festlegung von Spezifikationen, zur Bewertung von Messsystemen (Assays), zur Entwicklung eines Kontrollplans als Teil einer Risikomanagementstrategie und zur Gewährleistung der Prozesskontrolle / -fähigkeit. Alle Konzepte werden innerhalb des Rahmens des Produktqualitätssystems gelehrt, der durch Anforderungen in behördlichen Leitfäden definiert ist. Die Analysen in diesem Kurs verwenden die Point-and-Click-Oberfläche der JMP-Software.
Überblick:
Lernen wie man:
- Implementieren Sie QbD-Prinzipien von der Entdeckung bis zur Einstellung des Produkts.
- Wenden Sie Statistiken an, um Spezifikationen festzulegen und Messsysteme (Assays) zu validieren.
- Verwenden Sie Risikomanagement-Tools, um potenziell kritische Prozessparameter zu identifizieren und zu priorisieren.
- Identifizieren Sie kritische Prozessparameter und entwickeln Sie eine funktionale Beziehung zwischen diesen Prozessparametern und Ihren qualitätskritischen Attributen (CQAs).
- Richten Sie Ihren Designraum ein.
- Entwickeln Sie einen Kontrollplan als Teil einer Risikomanagementstrategie.
- Stellen Sie sicher, dass Ihr Prozess (statistisch) unter Kontrolle und leistungsfähig ist.
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration und JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurse oder haben gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung in Quality by Design (QbD)
- Quality by Design (QbD)-Prinzipien.
- Rahmen des Produktqualitätssystems.
Primer zur statistischen Analyse
- Grundlegende Statistiken.
- Hypothesentest.
- ANOVA und Regression.
- Blockierung.
Grundvoraussetzungen für QbD-Studien
- Vorgaben einstellen.
- Messsystemanalyse (MSA) für Assays.
Einführung in die Versuchsplanung (DOE)
- Schritte zum DOE.
- Definieren von qualitätskritischen Attributen (CQAs).
- Identifizieren und Priorisieren potenzieller Prozessparameter.
Screening-Designs
- Faktorielle Designs.
- Teilfaktorielle Designs.
- D-optimale Designs.
Ansprechflächendesigns
- Hinzufügen von Mittelpunkten.
- Gesichtszentriertes CCD.
- Box-Behnken-Design.
- I-optimale Designs.
Spezialisierte Designs
- Definitive Screening-Designs.
- A-optimale Designs.
Anwendung des systematischen Verständnisses aus QbD-Studien
- Ergebnisse präsentieren.
- Entwicklung eines Kontrollplans als Teil einer Risikomanagementstrategie.
- Prozesskontrolle und -fähigkeit.
Erweiterte DOE-Methoden (optional)
- Split-Plot-Designs.
- Robustes Parameterdesign.
- Übersättigte Designs.
- Eingeschränkte Designs.
- Mischungsdesigns.
Kurs: JMP®: Messsystemanalyse
Dauer: 3 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 300 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie den mit Ihrem Prozess verbundenen Messfehler, einschließlich der Messsystemvariabilität und -abweichung, mithilfe der JMP-Software bestimmen.
Überblick:
Lernen wie man:
- Messabweichung beschreiben.
- Entwerfen Sie Studien, um sowohl die systematische Abweichung als auch die Variabilität eines Messsystems abzuschätzen.
- Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit abschätzen.
- Verwenden Sie eine grafische Analyse, um Messfehler zu verstehen.
- Schätzen Sie Bias und Linearität.
- Führen Sie Attributmessstudien durch.
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration und JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurse oder haben gleichwertige Erfahrung.
Kurs: JMP® und JMP Pro: Finden wichtiger Prädiktoren
Dauer: 4 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs vermittelt Ihnen Techniken zur Anpassung statistischer Modelle zur Identifizierung wichtiger Variablen. Manuelle, grafische und automatisierte Techniken zur Auswahl von Variablen werden zusammen mit fortgeschrittenen Modellierungsmethoden vorgestellt. Die Demonstrationen umfassen die Modellierung von entworfenen und nicht entworfenen Daten. Die Techniken werden sowohl mit der JMP-Software als auch mit der JMP Pro-Software veranschaulicht. Beachten Sie, dass die JMP Pro-Software für die fortgeschrittenen Techniken benötigt wird, die in der zweiten Hälfte dieses Kurses behandelt werden.
Überblick:
Lernen wie man:
- Identifizieren Sie mithilfe eines statistischen Modells eine Teilmenge von Prädiktoren als wichtig.
- Validieren Sie statistische Modelle mithilfe von Kreuzvalidierung, Holdback-Validierung und informationstheoretischen Kriterien.
- Führen Sie eine schrittweise und alle Teilmengen-Regression durch.
- Wählen Sie wichtige Prädiktoren mit grafischen Methoden und Entscheidungsbäumen aus.
- Führen Sie eine bestrafte Regression für Gaußsche und nicht-Gaußsche Antworten durch.
- Verwenden Sie die Generalized Regression-Plattform, um wichtige Prädiktoren zu identifizieren.
Wer sollte teilnehmen
Analysten, Forscher, Techniker oder alle Personen mit ähnlichen Aufgaben, die bestimmen möchten, welche Prädiktoren in einer großen Menge für die Vorhersage einer Reaktion wichtig sind
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie den JMP®: Statistische Entscheidungen mit ANOVA und Regression Kurs.
Kursübersicht:
Einführung in die Variablenauswahl
- Einführung in Modelle.
- Modellvalidierungsmethoden.
- Variable Bedeutung.
- OLS-Regression und Rückwärtsselektion.
Klassische Methoden der Variablenauswahl
- Graphbasierte Methoden.
- Schrittweise Regression.
- Regression aller Teilmengen.
Verallgemeinerte Regression (JMP Pro erforderlich)
- Einführung.
- Lasso/Grat/elastisches Netz.
- Adaptives Lasso/adaptives elastisches Netz.
- Methoden mit mehreren Durchgängen.
Spezielle Situationen für generalisierte Regression (JMP Pro erforderlich)
- Binomiale Antwort.
- Poisson-Antwort.
- Mehrere Antworten.
Kurs: JMP®: Grafische Darstellung und Berichterstellung mit JMP®
Dauer: 2 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 200 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs richtet sich an alle, die überzeugende Grafiken, Berichte und Dashboards erstellen möchten, die die Geschichte in ihren Daten effektiv teilen.
Überblick:
Lernen wie man:
- Erstellen Sie effektive und überzeugende Visualisierungen mit JMP Graph Builder.
- Importieren und fragen Sie Daten ab, um Tabellen und Diagramme zu aktivieren.
- Teilen Sie Ergebnisse mit anderen über Berichte und Dashboards.
Wer sollte teilnehmen
Jeder, der JMP verwenden möchte, um seine Daten grafisch darzustellen und zu berichten
Voraussetzungen: Es sind keine JMP-Vorkenntnisse oder statistische Kenntnisse erforderlich. Vor der Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie mit einem macOS- oder Microsoft Windows-Betriebssystem vertraut sein.
Kursübersicht:
Erste Schritte und Diagrammerstellung
- Erste Schritte mit JMP.
- Grafische Darstellung von Daten im Graph Builder.
- Geografische Zuordnung in JMP.
- Filter und der Spaltenumschalter.
- Effektive Visualisierungen.
Importieren und Abfragen von Daten
- Daten importieren und bereinigen.
- Verwenden des JMP-Abfragegenerators.
- Erstellen detaillierter und zusammenfassender Tabellen.
Erstellen von Berichten und Dashboards
- Generieren von JMP-Berichten.
- Einführung in JMP-Anwendungen.
- Verwenden von JMP Dashboard Builder.
- Berichte und Dashboards teilen.
Kurs: JMP®: Entwerfen und Erstellen eines vollständigen JMP®-Skripts
Dauer: 4 Halbtagessitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie, methodisch an das Schreiben eines neuen Drehbuchs heranzugehen. Anhand eines realitätsnahen Fallbeispiels werden die typischen Schritte verdeutlicht. In den Kursübungen wird eine eigene Fallstudie entwickelt. Ein Storyboard mit den Ergebnissen des Skripts, den JMP-Objekten, die vom Skript verwendet werden, und den für die Ausführung des Skripts erforderlichen Schritten wird zu Beginn des Kurses entwickelt und im Laufe des Kurses weiterentwickelt. Aus den Ergebnissen werden die notwendigen Daten ermittelt, sodass im nächsten Schritt die Analysevariablen und ihre ursprünglichen Datenspeicher identifiziert werden. Techniken zum Importieren von Daten, zum Bereinigen und Harmonisieren von Daten und zum Ableiten neuer Variablen runden die erste Hälfte des Kurses ab. In der zweiten Hälfte des Kurses lernen Sie, wie Sie die Konvertierung der Variablen in Ergebnisse per Skript ausführen. JMP-Objekte werden verwendet, um ein funktionierendes Framework zu erstellen. Jedes Objekt wird dann nach Bedarf angepasst oder erweitert. Optionale Ergebnisse oder Berechnungen werden in einem Benutzerdialog erfasst, um das Skript abzuschließen. Dieser Kurs kann Ihnen helfen, sich auf die folgende(n) Zertifizierungsprüfung(en) vorzubereiten: JMP Skripterstellung mit JMP .
Überblick:
Lernen wie man:
- Entwerfen und erstellen Sie ein End-to-End-Skript.
- Identifizieren Sie Datenquellen.
- Importieren Sie Daten aus Flatfiles und Excel-Arbeitsmappen.
- Daten bereinigen und transformieren.
- Erstellen Sie eine Präsentation aus JMP-Objekten.
- Passen Sie Objekte für Endergebnisse an.
Voraussetzungen: Vor der Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie den JMP®: Einführung in die JMP®-Skriptsprache Studiengang oder verfügen über vergleichbare Erfahrungen.
Kursübersicht:
Skript-Design
- Einleitung.
- Identifizierung der Daten.
Datenimport-Design
Datenaufbereitung
- Formatieren und Gestalten.
- Datenbereinigung.
- Transformationen.
Erstellen von Analysen, Berichten und Visualisierungen
- Aufbau des Rahmens.
- Aufbau der Ausdrücke.
- Schlussstein und Best Practices.
Skript der zweiten Analyse (Anhang)
- Skript-Design.
- Datenimport-Design.
- Datenaufbereitung.
- Erstellen von Analysen, Berichten und Visualisierungen.
Datenbankzugriff (Anhang)
- Importieren von Daten, die in einer relationalen Datenbank gespeichert sind.
