Niveau: Mittelstufe
Mia Stephens, Akademische Botschafterin von JMP, SAS
Martin Demel, JMP-Systemingenieur, SAS
Ian Cox, leitender Marketingmanager von JMP, SAS
Als Reaktion auf Rückmeldungen und Anfragen sowohl von Wissenschaftlern als auch von Branchenführern entwickelt JMP einen Online-Kurs über statistisches Denken für die industrielle Problemlösung. In dieser Breakout-Session stellen wir das Prinzip des statistischen Denkens vor und präsentieren einen praktischen, datengesteuerten Ansatz zur Lösung realer Probleme, der als Grundlage für diesen neuen Kurs dient. Wir zeigen, wie Sie die visuelle und interaktive Natur von JMP für die explorative und bestätigende Datenanalyse nutzen können, und untersuchen Kerntechniken und moderne statistische Methoden anhand von Beispielen und Simulationen. Eine durchgängige Fallstudie wird verwendet, um Konzepte zu vereinheitlichen und die Anwendbarkeit zu erweitern, und es wird eine Vorschau auf den Online-Kurs bereitgestellt.
Eine Anmerkung zu den Materialien :
Wenn Sie JMP 14 ausführen, laden Sie t herunter Die Zip-Datei für JMP 14. Dieses enthält alle Materialien, die in einem JMP-Projekt verpackt sind. Dadurch wird eine jmpprarchive-Datei entpackt, die ein Projekt (.jmpprj-Datei) und eine Ordnerstruktur C/DEMO/Discovery/2018_StatisticalThinking/ erstellt, die den gesamten Inhalt enthält.
Wenn Sie JMP 13 ausführen, laden Sie die ZIP-Datei für JMP 13 herunter. Dazu gehören das Journal mit separaten Skripten für die Analysen und das pdf für den Vortrag.
Aktualisierung 19. März 2018:
Während des Vortrags diskutierten wir über die Entwicklung eines „Data Analysis Assistant“. Dies hilft Benutzern, die statistische(n) Methode(n) zu bestimmen, die für eine bestimmte Analyseaufgabe am sinnvollsten sind. Dies ist für Nicht-Statistiker konzipiert - Ingenieure und Analysten, die möglicherweise nur über begrenzten statistischen Hintergrund verfügen. Die Analyseaufgabe lautet also in nicht-technischer Sprache: "Was möchten Sie tun?"
Ein Prototyp-Add-In und die Datentabelle, die das Add-In speist, sind beigefügt. Bitte beachten Sie, dass dies eine sehr frühe Version ist – die Datentabelle ist nicht vollständig und das Add-In-Design ist ein erster Prototyp. Wir freuen uns jedoch über Feedback und Vorschläge zum Konzept und zur besten Möglichkeit, diese Art von Tool bereitzustellen.
Vielen Dank!
Aktualisierung April 2022:
Der STIPS-Kurs (Statistical Thinking for Industrial Problem Solving) wurde Modul für Modul veröffentlicht, mit dem gesamter Kurs verfügbar ab Januar 2022 . Seitdem wurde STIPS ins Koreanische, Japanische und vereinfachte Chinesisch übersetzt und erstellt verfügbar auf Coursera .
Mia
Vielen Dank für Ihr Feedback @ZuverlässigkeitLynx , so froh, dass Sie STIPS genossen haben!
Gut gestaltet und gelehrt. Ich habe diesen Kurs genossen und so viel gelernt. Sehr empfehlenswert.
Vielen Dank für Ihre Kommentare – wir freuen uns über diesen neuen Kurs!
Alfredo, danke für den Vorschlag. Ich glaube, dass die behandelten Konzepte universell anwendbar sein werden, aber die Beispiele werden hauptsächlich aus der Industrie stammen. Vielleicht können wir eine Fallstudie hinzufügen, die allgemeiner ist – dh eher ein geschäftsorientiertes Problem als ein industrielles Problem?
Ich glaube, dass dies eine gute Möglichkeit sein wird, eine große Anzahl von Mitarbeitern an die Statistik heranzuführen, da eine Freistellung von der Arbeit für 3 bis 5 Tage ziemlich hart ist, selbst im Hinblick auf die Vorteile, die es bringen kann.
Dieser Kurs ist WILLKOMMEN: Ich wünsche Ihnen alles Gute.
Bitte machen Sie es global, nicht nur über die INDUSTRIE. Schließlich soll es bei JMP um Data Exploration gehen.
