Die Grundidee der statistischen Versuchsplanung umsetzen können Randomisierung, Wiederholung und Blockbildung richtig einsetzen Multiple faktorielle Versuchspläne und teilfaktorielle Screening Pläne erstellen und analysieren Screening-Designs zur Bestimmung der wenigen wichtigen Faktoren aufstellen Response Surface - Pläne zur Optimierung und Darstellung der Wirkungsfläche verwenden Benutzerdefinierte Versuchspläne richtig einsetzen
JMP - Design of Experiments
Produktinformationen "JMP - Design of Experiments "
Kurs: Klassische Versuchsplanung mit JMP
In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie die klassischen Methoden der statistischen Versuchsplanung kennen. Ziel der Versuchsplanung ist es, mit einer minimalen Anzahl an Versuchen experimentelle Fragestellungen effizient zu beantworten. Sie erfahren, wie Sie faktorielle und teilfaktorielle Designs verwenden, um relevante Faktoren zu identifizieren und die besten experimentellen Bedingungen zu bestimmen.
Kursinhalte:
📊 Grundlagen der statistischen Versuchsplanung – Konzepte und Methoden zur effizienten Gestaltung von Experimenten
📊 Randomisierung, Wiederholung und Blockbildung – Richtige Anwendung dieser Techniken in Experimenten
📊 Vollfaktorielle und teilfaktorielle Designs – Erstellung und Analyse von Screening-Plänen zur Identifizierung relevanter Faktoren
📊 Screening-Designs – Bestimmung der wichtigsten Einflussfaktoren auf die Ergebnisse
📊 Response-Surface-Designs – Optimierung und Visualisierung der Wirkungsflächen für die Modellierung komplexer Zusammenhänge
📊 Benutzerdefinierte Versuchspläne – Anpassen von Versuchsplänen an spezifische Anforderungen und Fragestellungen
Voraussetzungen:
📌 Kenntnisse in der Bedienung von JMP
📌 Grundlegendes Verständnis von statistischen Hypothesentests, ANOVA und Regression
📌 Die notwendigen Inhalte können in den Kursen „Explorative Datenanalyse mit JMP“ sowie „ANOVA und Regression mit JMP“ erlernt werden
🕒 Kursdauer: 2 Tage
🔹 Melden Sie sich jetzt an und lernen Sie, wie Sie mit der statistischen Versuchsplanung den Erfolg Ihrer Experimente maximieren!
Details
Teilnehmer sollten vertraut mit der Bedienung von JMP sein, sowie ein grundlegenden Verständnis von statistischen Hypothesentests, ANOVA und Regression haben. Die notwendigen Inhalte können Sie in den Kursen Explorative Datenanalyse mit JMP sowie ANOVA und Regression mit JMP erlernen.