Girdiler(X) ve çıktılar(Y) arasındaki neden-sonuç ilişkisini etkin ve verimli şekilde incelenmesini sağlayan yaklaşım olan deney tasarımının ileri seviye metodları ele alınmaktadır. Çoklu çıktı optimizasyonun nasıl yapılacağı örnekleriyle anlatılmaktadır. Nicel girdi ve çıktılarda kullanılan doğrusal regresyonlara ilave olarak Nitel çıktı durumunda ilişkinin kurulacağı araç olarak ikili lojistik regresyonlar anlatılmaktadır. Hangi durumlarda Taguchi ve Karışım deneylerine ihtiyaç duyulacağı ve detayları içerilmektedir.
Eğitim boyunca konular Minitab yardımıyla örnek veriler üzerinden analiz edilerek değerlendirilmektedir.
Eğitim İçeriği
- Nested Anova
- Bağımsız İstenilirlik Fonksiyonu, Ağırlık,
- Önem ve Birleşik İstenilirlik Fonksiyonu
- Çoklu Çıktı Optimizasyonu
- Robust Tasarım ve Taguchi Metodu
- Karışım Tasarımları
- Doğrusal ve Lojistik Regresyon Farkları, ODDS
- Sayısı Ve Oranı
- İkili Lojistik Regresyonlar
Katılımcı Profili
- Her seviyeden yöneticiler, mühendisler ve uzmanlar
Eğitim Süresi: 4 Gün