Kurs: JMP®: Zuverlässigkeitsanalyse für nicht reparierbare Systeme
Dauer: 4 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs richtet sich an alle, die mit JMP Daten darüber analysieren müssen, wie lange ein Objekt (Zuverlässigkeit) oder eine Person (Überleben) innerhalb akzeptabler Parameter („Zeit bis zum Ereignis“) funktioniert. Der Kurs wird anhand von Fertigungsbeispielen vorgestellt, 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-Produktlimit) Schätzungen der Ausfallwahrscheinlichkeit.
- Passen Sie Verteilungsmodelle speziell für Lebensdaten an.
- Schätzen Sie Zuverlässigkeit oder Überlebensmaße und Gefahren ein.
- Schätzen Sie das Überleben bei Vorliegen konkurrierender Ursachen.
- Verwenden Sie parametrische Überlebensmodelle, um die Auswirkungen von Kovariaten oder experimentellen Faktoren abzuschätzen.
- Entwerfen Sie einen beschleunigten Lebensdauertest.
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Und JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von ANOVA und Regression Kurse oder gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung in die Zuverlässigkeit
- Verstehen der Grundsätze der Zuverlässigkeit, der Zuverlässigkeitsmaße sowie der Natur von Lebensdaten und zensierten Beobachtungen.
- Verwendung einer nichtparametrischen Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten.
- Anwendung parametrischer Modelle der Ausfallzuverlässigkeit und -gefahr.
- Berücksichtigung der Unsicherheit über Zuverlässigkeitsschätzungen.
- Bestimmen Sie eine ausreichende Stichprobengröße für die Zuverlässigkeitsbestimmung.
Zuverlässigkeit mit Faktoren
- Identifizieren von Fehlermodi und konkurrierenden Ursachen.
- Passende Mischungsmodelle.
- Anpassung konkurrierender Risikomischungsmodelle.
- Beschreibung mangelhafter Daten.
- Einbeziehung der Wirkung von Kovariaten in das Zuverlässigkeitsmodell.
Schnelle Zuverlässigkeit
- Stressfaktoren und beschleunigte Ausfälle verstehen.
- Beschleunigungsfaktoren berechnen.
- Verwendung von Beschleunigungsbeziehungen.
- Entwerfen beschleunigter Lebensdauertests.
- Durchführung von Degradationsanalysen für wiederholte Messungen und zerstörende Tests.
Kurs: JMP® Pro: Kurven und Profile mit dem Functional Data Explorer analysieren
Dauer: 4 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs hilft Ihnen, Funktionsdaten mit JMP Pro zu erkennen und zu modellieren. Sie lernen, die Daten als Antwort zu verwenden, beispielsweise als Ergebnis eines geplanten Experiments, oder als neue Kovariaten oder Merkmale, beispielsweise in einer multivariaten Analyse. Funktionsdaten werden als Funktion, Profil oder Kurve definiert. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Beobachtungen im Zeitverlauf oder um eine andere kontinuierliche Variable. Diese Daten können so modelliert werden, dass Änderungen der Form mit Änderungen anderer Variablen verknüpft werden können.
Überblick:
Lernen wie man:
- Erkennen Sie Funktionsdaten und deren Verwendung.
- Verarbeiten Sie Daten entsprechend der funktionalen Datenanalyse.
- Wählen Sie ein Modell der Funktionen aus.
- Erhalten Sie optimale Darstellungen der Funktionen.
- Verwenden Sie die neuen Darstellungen als Antworten bei der Analyse eines geplanten Experiments.
Wer sollte teilnehmen?
Direktoren, Manager, Ingenieure, Wissenschaftler, Techniker und Analysten, die mit Funktionsdaten arbeiten, um ein Produkt oder einen Prozess zu entwerfen, zu entwickeln, zu verbessern und zu optimieren
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Und JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von ANOVA und Regression Kurse oder gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Erkunden Sie funktionale Daten
- Definieren Sie Funktionsdaten und deren Formen.
Funktionsdaten vorverarbeiten
- Identifizieren Sie verschiedene Formate funktionaler Daten.
- Funktionsdaten bereinigen (Umkodierungsaufgaben).
- Transformieren Sie die funktionale Datenausgabe (Zentrierung und Skalierung, andere gängige Transformationen).
- Richten Sie die Funktionsdateneingabe aus.
Modelle funktionaler Daten anpassen
- Beschreiben Sie eine Basisfunktionserweiterung als Modell für eine stetige Funktion.
- Optimieren Sie den Kompromiss zwischen Modellverzerrung und Varianz durch Glättung.
- Wählen Sie Splines oder Fourier-Basis für das Modell aus.
- Passen Sie das Modell an.
- Wählen Sie das beste Modell aus.
- Diagnostizieren Sie das Modell.
Extrahieren Sie funktionale Hauptkomponenten
- Beschreiben Sie die Hauptkomponentenanalyse kontinuierlicher Funktionen.
- Leiten Sie funktionale Hauptkomponentenscores ab und verwenden Sie diese.
Funktionelle Analyse 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 Funktionsdatenanalyse durchzuführen.
Kurs: JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von ANOVA und Regression
Dauer: 4 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Methoden der Varianzanalyse und Regression verwenden, um Daten mit einer einzelnen kontinuierlichen Antwortvariablen zu analysieren, und führen in die Erstellung statistischer Modelle ein. Sie lernen, wie Sie eine elementare explorative Datenanalyse (EDA) durchführen und natürliche Muster in Daten 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. Abschlussübungen am Ende des Kurses ermöglichen es den Studierenden, ihr Wissen anzuwenden.
Überblick:
Lernen wie man:
- Konfidenzintervalle interpretieren.
- Führen Sie Hypothesentests durch und interpretieren Sie sie P -Werte.
- Erkunden Sie Beziehungen mit Streudiagrammen und Korrelationsstatistiken.
- Vergleichen Sie Mittelwerte mehrerer Grundgesamtheiten mit der einfaktoriellen ANOVA.
- Verwenden Sie eine einfache lineare Regression, um Beziehungen zwischen kontinuierlichen 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 Wechselwirkungen zwischen Faktoren und Krümmung.
- Bewerten Sie die Annahmen statistischer Hypothesentests.
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Kurs oder gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung in die Statistik
- Statistische Konzepte.
- Beschreibende Statistiken und einige ihrer Grafiken.
- Inferenzstatistik.
- Hypothesentests.
- Eine Probe T prüfen.
Analyse mit einem kategorialen Faktor
- Einweg-ANOVA.
- Mehrere Vergleiche.
- Leistung und Stichprobengröße.
Analyse mit einem kontinuierlichen Faktor
- Beziehungen erforschen.
- Einfache lineare Regression.
- Polynomielle Regression.
Modellbau
- Einführung in den Modellbau.
- Faktoren kombinieren.
- Modellinterpretation.
- Wenn Dinge schief laufen.
Zusätzliche Ressourcen
- Gepaart T prüfen.
- Alternativen zur ANOVA, wenn Annahmen verletzt werden.
- Kontraste in der n-Wege-ANOVA.
- Äquivalenzprüfung.
Kurs: JMP® Pro: Vorhersagemodellierung
Dauer: 4 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs vermittelt die Fähigkeiten, die zum Entwickeln, Bewerten, Optimieren, Vergleichen und Bewerten von Vorhersagemodellen mithilfe der JMP Pro-Software erforderlich sind. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Vorhersagemodelle mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens wie verallgemeinerten Regressionsmodellen, k-nächsten Nachbarn, naiven Bayes-Modellen, Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen erstellen und verstehen. Sie erfahren außerdem, wie Sie Vorhersagemodelle mithilfe von Kreuzvalidierung, Holdback-Validierung und informationstheoretischen Kriterien validieren.
Überblick:
Lernen wie man:
- Komplexe Modelle entwickeln, vergleichen und erklären.
- Nutzen Sie die Partitionsplattform für prädiktive Modellierung, einschließlich Bagging, Bootstrap Forest und Boosted Trees.
- Verwenden Sie neuronale Netze für die prädiktive Modellierung, einschließlich k-facher Kreuzvalidierung, mehrschichtiger neuronaler Netze und Boosting.
- Optimieren Sie Vorhersagemodelle.
- Bewerten Sie neue Daten in JMP und generieren Sie Bewertungscode für die Verwendung in anderer Software.
- Setzen Sie Vorhersagemodelle für die Produktion ein.
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Und JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von ANOVA und Regression Kurse oder gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung in die prädiktive Modellierung
- Wie unterscheidet sich die prädiktive Modellierung?
- Daten importieren und bereinigen.
- Verallgemeinerung und ehrliche Einschätzung.
Überblick über prädiktive Modellierungsplattformen
Vorhersagemodellierung mit der Partitionsplattform
- Rekursive Partitionierung.
- Absacken.
- Bootstrap-Wald.
- Verbesserte Baummodelle.
- Abstimmung,
Prädiktive Modellierung mit neuronalen Netzen
- Anpassen eines neuronalen Netzwerkmodells.
- Neuronale Netzwerkarchitekturen.
- k-Fold-Kreuzvalidierung.
- Verstärkte neuronale Netze.
- Abstimmung.
Auswahl und Einsatz von Vorhersagemodellen
- Modellvergleiche.
- Ensemble-Modelle.
- Formeldepot.
Kurs: JMP®: Individuelles Design von Experimenten
Dauer: 4 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs konzentriert sich auf die Kernprinzipien des Experimentdesigns und ermöglicht Ihnen, diese Prinzipien zu verstehen und anzuwenden, um mithilfe der Custom Design-Plattform in JMP ein optimales Design zu erreichen. Benutzerdefiniertes Design ist ein Ansatz zum Entwerfen von Experimenten, der optimale Designs für das Problem liefert, das Sie lösen möchten, 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 sowie Qualitätssicherung oder -kontrolle tätig sind.
Überblick:
Lernen wie man:
- Verwenden Sie für jedes Experiment ein individuelles Design.
- Wählen Sie geeignete Kriterien für eine optimale Gestaltung.
- Testen Sie Faktoreffekte effektiv und effizient oder prognostizieren Sie Reaktionen.
- Erweitern Sie bestehende Experimente, um neue Fragen zu beantworten.
- Entwerfen und analysieren Sie Experimente mit schwer veränderbaren Faktoren.
- Finden Sie die besten Faktoreinstellungen, um die gewünschten Antwortniveaus zu erreichen.
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Und JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von ANOVA und Regression Kurse oder gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung
- Einführung in die Versuchsplanung.
- Einführung in kundenspezifisches Design.
- Über Antworten.
Experimente mit einem Faktor
- Testen eines kategorialen Faktors.
- Testen eines kontinuierlichen 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 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 500 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs richtet sich an JMP-Benutzer, die die Funktionalität der JMP-Software mithilfe der JMP Scripting Language (JSL) erweitern möchten, um Routineaufgaben zu automatisieren, Verfahren zu erweitern oder neue zu erstellen und Berichte anzupassen. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen der Skripterstellung mit JSL und geht dann zu fortgeschritteneren Themen über, einschließlich der Arbeit mit Datentabellen, der Verwendung von Matrizen zur Erleichterung von Berechnungen, der Skripterstellung für Analysen und der Erfassung von Ergebnissen zur Erstellung benutzerdefinierter Berichte. Der Kurs präsentiert außerdem durchgehend empfohlene Best Practices. Eine Lektion zum Selbststudium am Ende des Kurses veranschaulicht das Erstellen und Verwenden von Dialogfeldern zur Anpassung des Skriptverhaltens sowie das Speichern von JMP-Skripten als JMP-Add-Ins, um Skripte 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 mit JMP.
Überblick:
Lernen wie man:
- Verwenden Sie die Grundelemente in JSL, einschließlich Variablen, Funktionen und Operatoren, Zeichenfolgen, Listen und Matrizen.
- Erfassen Sie Skripte, die automatisch von JMP generiert werden, und integrieren Sie sie in Ihre eigenen Skripte.
- Kommunizieren Sie mit Objekten in JMP über Nachrichten.
- 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) erlernen möchte
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Kurs oder gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung in die JMP-Skriptsprache
- Einführung.
- Objektorientiertes Scripting.
JSL-Bausteine
- Grundelemente.
- Listen und Matrizen.
- Skripteditor und -stil.
Skriptsteuerung
- Wiederholung.
- Bedingte Aktion.
Skripterstellung für Datentabellen
- Datentabellen öffnen.
- Arbeiten mit Spalten und Zeilen.
- Verwendung von Datentabellen und Matrizen.
- Verwendung von Metadaten.
- Bearbeiten von Datentabellen.
Skriptplattformen
- Scripting-Analysen.
- Auf Berichte zugreifen.
- Anpassen von Berichten.
Skripte anpassen (Selbststudium)
- Verwenden von Dialogfeldern.
- Ersetzen in Ausdrücken.
- Anpassen des Menüs.
Fortgeschrittene Themen
- Suche nach Zeichenfolgen.
- Verwendung assoziativer Arrays.
Kurs: JMP®: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration
Dauer: 2 halbtägige Sitzungen
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 häufige Datenprobleme darstellen, mit denen Studierende konfrontiert sind. Jede Fallstudie demonstriert die Elemente eines typischen Arbeitsablaufs für die Datenexploration. Dieser Kurs hilft Ihnen, sich auf den Einsatz von JMP in fortgeschritteneren Kursen vorzubereiten, die sich mit statistischer Analyse und Modellierung, Versuchsplanung und Qualitätskontrolle oder der JMP-Skriptsprache befassen.
Überblick:
Lernen wie man:
- Importieren Sie Daten in JMP.
- Erkunden Sie die Daten mit Grafiken und Tabellen.
- Datenprobleme identifizieren und beheben.
- Erstellen Sie neue Spalten mit Formeln.
- Speichern und teilen Sie grafische und numerische Berichte.
Voraussetzungen: Es sind keine JMP-Vorkenntnisse oder Statistikkenntnisse erforderlich. Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, sollten Sie mit einem macOS- oder Microsoft Windows-Betriebssystem vertraut sein.
Kursübersicht:
Einführung
- Einführung in JMP.
- Daten erkunden.
Fallstudie zu Prozessänderungen
- Daten importieren.
- Neue Spalten erstellen.
- Ergebnisse präsentieren und teilen.
Fallstudie zur Prozessüberwachung
- Daten importieren.
- Neue Spalten erstellen.
- Ergebnisse generieren und speichern.
Fallstudie zur Fertigung (Selbststudium)
- Daten importieren.
- Erstellen neuer Tabellen und Spalten.
- Ergebnisse generieren und speichern.
Kurs: JMP®: Statistische Prozesskontrolle
Dauer: 4 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe der JMP-Software ein statistisches Prozesskontrollsystem einrichten und warten.
Überblick:
Lernen wie man:
- Beschreiben Sie die Variation.
- Erstellen und interpretieren Sie grundlegende Qualitätsdiagramme.
- Regelkarten für Messdaten erstellen und interpretieren.
- Verbessern Sie die Leistung von Kontrolldiagrammen.
- Berechnen und interpretieren Sie Prozessfähigkeitsindizes.
- Überwachen Sie viele Variablen gleichzeitig.
- Behandeln Sie Daten, die nicht den Annahmen entsprechen, z. B. Stapelverarbeitung, korrelierte Daten, Attributdaten oder multivariate Daten.
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Kurs oder gleichwertige Erfahrung.
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 Tests.
- Phasen.
Prozessfähigkeit
- Prozessfähigkeit.
- Prozessfähigkeitsplattform.
- Vorsichtsmaßnahmen.
- Verwalten Sie bestimmte Limits.
Besondere Situationen
- Attributdiagramme.
- Mehrere Variationsquellen.
- CUSUM- und EWMA-Kontrollkarten.
- Multivariate Kontrollkarten.
- Prozess-Screening-Plattform.
Kurs: Quality by Design (QbD) mit JMP®
Dauer: 5 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 500 US-Dollar
Beschreibung: Wirtschaftswissensreihe Kurs. Präsentiert von Heath Rushing, Mitbegründer und Hauptberater von Adsurgo LLC. Dieser Kurs konzentriert sich auf die Etablierung eines systematischen Ansatzes für die pharmazeutische Entwicklung, der durch die Prinzipien von Quality-by-Design (QbD) unter Verwendung von Design of Experiments (DOE) definiert ist. Darüber hinaus vermittelt 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 Sicherstellung der Prozesskontrolle/-fähigkeit. Alle Konzepte werden im Rahmen des Produktqualitätssystems vermittelt, das durch Anforderungen in regulatorischen Leitliniendokumenten definiert ist. Die Analysen in diesem Kurs nutzen die Point-and-Click-Oberfläche der JMP-Software.
Überblick:
Lernen wie man:
- Implementieren Sie QbD-Prinzipien von der Entdeckung bis zur Produkteinstellung.
- Wenden Sie Statistiken an, um Spezifikationen festzulegen und Messsysteme (Assays) zu validieren.
- Nutzen 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) kontrolliert und leistungsfähig ist.
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Und JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von ANOVA und Regression Kurse oder gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Einführung in Quality by Design (QbD)
- Grundsätze von Quality by Design (QbD).
- Rahmenwerk des Produktqualitätssystems.
Einführung in die statistische Analyse
- Grundlegende Statistiken.
- Hypothesentest.
- ANOVA und Regression.
- Blockierung.
Grundlegende Anforderungen für QbD-Studien
- Vorgaben festlegen.
- Messsystemanalyse (MSA) für Assays.
Einführung in die Versuchsplanung (DOE)
- Schritte zum DOE.
- Definieren von qualitätskritischen Attributen (CQAs).
- Identifizierung und Priorisierung potenzieller Prozessparameter.
Screening-Designs
- Faktorielle Designs.
- Bruchfaktorielle Designs.
- D-optimale Designs.
Reaktionsoberflächendesigns
- Hinzufügen von Mittelpunkten.
- Gesichtszentriertes CCD.
- Box-Behnken-Design.
- I-optimale Designs.
Spezialisierte Designs
- Definitive Screening-Designs.
- A-optimale Designs.
Nutzung systematischer Erkenntnisse 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 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 300 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe der JMP-Software den mit Ihrem Prozess verbundenen Messfehler ermitteln, einschließlich der Variabilität und Abweichung des Messsystems.
Überblick:
Lernen wie man:
- Beschreiben Sie die Messabweichung.
- Entwerfen Sie Studien zur Schätzung von Bias und Variabilität eines Messsystems.
- Schätzen Sie die Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit.
- Verwenden Sie die grafische Analyse, um Messfehler zu verstehen.
- Schätzen Sie Bias und Linearität.
- Führen Sie Attributmessstudien durch.
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, wird empfohlen, den zu absolvieren JMP® Software: Ein Fallstudienansatz zur Datenexploration Und JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von ANOVA und Regression Kurse oder gleichwertige Erfahrung.
Kurs: JMP® und JMP Pro: Wichtige Prädiktoren finden
Dauer: 4 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie Techniken zur Anpassung statistischer Modelle zur Identifizierung wichtiger Variablen. Es werden manuelle, grafische und automatisierte Variablenauswahltechniken sowie fortgeschrittene Modellierungsmethoden vorgestellt. Die Demonstrationen umfassen die Modellierung sowohl entworfener als auch nicht entworfener Daten. Techniken werden sowohl mit der JMP-Software als auch mit der JMP Pro-Software veranschaulicht. Beachten Sie, dass für die fortgeschrittenen Techniken, die in der zweiten Hälfte dieses Kurses behandelt werden, die JMP Pro-Software erforderlich ist.
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 die Regression schrittweise und für alle Teilmengen durch.
- Wählen Sie wichtige Prädiktoren mithilfe grafischer Methoden und Entscheidungsbäume 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 Funktionen, die bestimmen möchten, welche Prädiktoren in einer großen Menge für die Vorhersage einer Reaktion wichtig sind
Voraussetzungen: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, sollten Sie Folgendes absolvieren JMP®: Statistische Entscheidungen mithilfe von 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.
Generalisierte Regression (JMP Pro erforderlich)
- Einführung.
- Lasso/Grat/elastisches Netz.
- Adaptives Lasso/adaptives elastisches Netz.
- Methoden mit mehreren Durchgängen.
Besondere Situationen für die generalisierte Regression (JMP Pro erforderlich)
- Binomiale Antwort.
- Poisson-Reaktion.
- Mehrere Antworten.
Kurs: JMP®: Diagramme und Berichte mit JMP®
Dauer: 2 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 200 US-Dollar
Beschreibung: Dieser Kurs richtet sich an alle, die überzeugende Grafiken, Berichte und Dashboards erstellen möchten, die die Geschichte ihrer Daten effektiv vermitteln.
Überblick:
Lernen wie man:
- Erstellen Sie mit JMP Graph Builder effektive und überzeugende Visualisierungen.
- Importieren und fragen Sie Daten ab, um Tabellen und Grafiken zu ermöglichen.
- Teilen Sie Ergebnisse über Berichte und Dashboards mit anderen.
Wer sollte teilnehmen
Jeder, der JMP verwenden möchte, um seine Daten grafisch darzustellen und zu melden
Voraussetzungen: Es sind keine JMP-Vorkenntnisse oder Statistikkenntnisse erforderlich. Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, sollten Sie mit einem macOS- oder Microsoft Windows-Betriebssystem vertraut sein.
Kursübersicht:
Erste Schritte und Diagrammerstellung
- Erste Schritte mit JMP.
- Daten im Graph Builder grafisch darstellen.
- Geografische Kartierung in JMP.
- Filter und der Spaltenumschalter.
- Effektive Visualisierungen.
Daten importieren und abfragen
- Daten importieren und bereinigen.
- Verwendung des JMP Query Builder.
- Erstellen detaillierter und zusammenfassender Tabellen.
Erstellen von Berichten und Dashboards
- Generieren von JMP-Berichten.
- Einführung in JMP-Anwendungen.
- Verwenden von JMP Dashboard Builder.
- Teilen von Berichten und Dashboards.
Kurs: JMP®: Entwerfen und Erstellen eines vollständigen JMP®-Skripts
Dauer: 4 halbtägige Sitzungen
Registrierungsgebühr: 400 US-Dollar
Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie methodisch an das Schreiben eines neuen Drehbuchs herangehen. Anhand eines realistischen Fallbeispiels werden die typischen Schritte veranschaulicht. In den Kursübungen wird eine eigene Fallstudie erarbeitet. Zu Beginn des Kurses wird ein Storyboard entwickelt, das die Ergebnisse des Skripts, die vom Skript verwendeten JMP-Objekte und die für die Ausführung des Skripts erforderlichen Schritte zeigt und im Laufe des Kurses weiterentwickelt wird. Anhand der Ergebnisse werden die notwendigen Daten ermittelt, daher besteht der nächste Schritt in der Identifizierung der Analysevariablen und ihrer ursprünglichen Datenspeicher. Techniken zum Importieren von Daten, zum Bereinigen und Harmonisieren von Daten sowie zum Ableiten neuer Variablen runden die erste Hälfte des Kurses ab. In der zweiten Hälfte des Kurses erfahren Sie, wie Sie die Umwandlung der Variablen in Ergebnisse per Skript durchführen. 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 dabei 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: Bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen, sollten Sie Folgendes absolvieren JMP®: Einführung in die JMP®-Skriptsprache Kurs oder gleichwertige Erfahrung.
Kursübersicht:
Drehbuchdesign
- Einführung.
- Identifizierung der Daten.
Datenimportdesign
Datenaufbereitung
- Formatieren und Gestalten.
- Datenbereinigung.
- Transformationen.
Erstellen von Analysen, Berichten und Visualisierungen
- Den Rahmen aufbauen.
- Erstellen der Ausdrücke.
- Schlussstein und Best Practices.
Erstellen Sie ein Skript für die zweite Analyse (Anhang)
- Drehbuchdesign.
- Datenimportdesign.
- Datenaufbereitung.
- Erstellen von Analysen, Berichten und Visualisierungen.
Datenbankzugriff (Anhang)
- Importieren von Daten, die in einer relationalen Datenbank gespeichert sind.
