{ "item_title" : "NOT-Statistik", "item_author" : [" Barbara Bredner "], "item_description" : "NOT-Statistik umfasst den gesamten Datenanalyse-Prozess und zeigt anhand von zwei Praxisbeispielen die Umsetzung in Minitab R19 und R: +Planung und Auswahl der Daten +Prozess-Beschreibung und Ziele der Datenanalyse +Plausibilit tspr fung +Grafiken f r Einfl sse und Zusammenh nge +Modellierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen +Bewertung der Modell-Qualit t und Ansatzpunkte zur Verbesserung +Nutzung von Modellen f r Vorhersagen, Simulationen, Optimierungen, Nachweisf hrung und Toleranzermittlung Beispiel 1: Spritzgussprozess Ziele: Vorhersage von Prozess-Ergebnissen und Ermittlung von Toleranzgrenzen Beispiel 2: Projektlaufzeit Ziele: zuverl ssige Einsch tzung von Projektlaufzeiten, Nachweis maximale Laufzeit Die angewendeten Methoden (general linear model) geh ren zum Bereich Maschinelles Lernen. NOT-Statistik liefert damit einen roten Faden f r die Auswertung komplexerer Daten und zeigt, wie die Ergebnisse f r die Produktentwicklung und Prozessoptimierung genutzt werden k nnen. Die Daten und Programmdateien sind online verf gbar. Alle Beispiele k nnen Schritt f r Schritt selbst ndig nachvollzogen werden. NOT-Statistik: Nachweis - Optimierung - Toleranzermittlung", "item_img_path" : "https://covers3.booksamillion.com/covers/bam/3/34/700/481/3347004817_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "104.99", "online_price" : "104.99", "our_price" : "104.99", "club_price" : "104.99", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }

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