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解决工业问题的统计思维,由 JMP 介绍

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解决工业问题的统计思维,由 JMP 介绍

Mia Stephens

位教师:Mia Stephens

12,388 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。

100 条评论

初级 等级

推荐体验

灵活的计划
5 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
93%
大多数学生喜欢此课程
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5 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 如何使用统计摘要描述数据,以及如何使用高级可视化方式探索数据。

  • 了解统计区间、假设检验以及如何计算样本量。

  • 如何拟合、评估和解释线性和逻辑回归模型。

  • 如何建立预测模型和进行统计设计实验。

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

229 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有10个模块

在本模块中,您将了解本课程以及在本课程中访问 JMP 软件的相关信息。

涵盖的内容

3个视频4篇阅读材料1个应用程序项目

统计思维是关于理解、控制和减少过程变异。了解流程图、用于定义和确定项目范围的问题解决工具,以及了解解决问题所需的数据。

涵盖的内容

26个视频3篇阅读材料16个作业1个应用程序项目7个插件

学习如何使用基本图形和统计摘要来描述数据的基础知识,以及如何使用更高级的可视化方法来探索数据。您还将学习概率的一些核心概念,这些概念是您在本课程中学到的许多方法的基础。

涵盖的内容

50个视频31个作业1个应用程序项目4个插件

学习如何使用交互式可视化来有效传达数据中的故事。您还将学习如何保存和共享结果,以及如何为分析准备数据。

涵盖的内容

36个视频2篇阅读材料31个作业2个应用程序项目2个插件

了解量化、控制和减少产品、服务或流程变异的工具。主题包括控制图、流程能力和测量系统分析。

涵盖的内容

41个视频3篇阅读材料26个作业2个应用程序项目2个插件

了解用于从数据中得出推论的工具。在本模块中,您将学习统计区间和假设检验。您还将学习如何计算样本量,并了解样本量与功率之间的关系。

涵盖的内容

47个视频2篇阅读材料38个作业2个应用程序项目5个插件

学习如何使用散点图和相关性来研究变量对之间的线性关系。然后,学习如何拟合、评估和解释线性回归和逻辑回归模型。

涵盖的内容

43个视频2篇阅读材料30个作业2个应用程序项目5个插件

在统计设计实验 (DOE) 入门中,您将学习 DOE 语言,并了解如何在 JMP 中设计、实施和分析实验。

涵盖的内容

36个视频2篇阅读材料25个作业2个应用程序项目4个插件

了解如何识别可能的关系、建立预测模型并从自由格式文本中获取价值。

涵盖的内容

39个视频2篇阅读材料30个作业2个应用程序项目

在本模块中,您有机会检验自己对所学知识的理解。

涵盖的内容

2个作业1个应用程序项目

位教师

授课教师评分
(38个评价)
Mia Stephens
SAS
1 门课程12,388 名学生

提供方

SAS

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.

自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.

''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

  • 5 stars

    88%

  • 4 stars

    10%

  • 3 stars

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  • 2 stars

    1%

  • 1 star

    1%

显示 3/100 个

HV

已于 Jun 16, 2022审阅

JR

已于 Apr 28, 2024审阅

RS

已于 Sep 2, 2020审阅

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