Barbara Bredner. NOT-Statistik. Nachweise führen, Optimierungen finden, Toleranzen berechnen mit Minitab und R. Auszug: Inhaltsverzeichnis
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1 Barbara Bredner NOT-Statistik Nachweise führen, Optimierungen finden, Toleranzen berechnen mit Minitab und R Auszug: Inhaltsverzeichnis
2 Barbara Bredner, NOT-Statistik. Nachweise führen, Optimierungen finden, Toleranzen berechnen mit Minitab und R 2015 der vorliegenden Ausgabe: Verlagshaus Monsenstein und Vannerdat OHG Münster Barbara Bredner Alle Rechte vorbehalten Satz: Barbara Bredner Umschlag: MV-Verlag Illustrationen: Barbara Bredner Druck und Bindung: MV-Verlag ISBN
3 Inhaltsverzeichnis Machen Sie mal eine Auswertung! Tabellenverzeichnis Abbildungsverzeichnis iii vii viii 1 Prozess-Modelle und Statistik Einfache statistische Prozess-Modelle (SPM) Komplexe statistische Prozess-Modelle (SPM) Möglichkeiten und Grenzen von SPMs Ablauf der statistischen Modellierung Wann ist ein SPM gut? Arten von Statistischen Prozess-Modellen Messniveau von Merkmalen DoE als spezielles SPM Anforderungen an Messdaten für ein SPM Anzahl Messwerte Verteilung der Messwerte Software für SPMs SPM-Beispiele in diesem Buch Planung der Auswertung Prozess-Auswahl und Abgrenzung Ziele Ziel-Definition Auswahl von Zielgrößen für das SPM Einflussgrößen Einflussgrößen sammeln Auswahl von Einflussgrößen für das SPM Prozess darstellen Vorbereitung der Auswertung Daten zusammenstellen Daten-Formatierung Dateiformate Daten-Struktur Festlegung des Messniveaus Plausibilitätsprüfung Was ist plausibel? Häufige Ursachen für unplausible Daten
4 Inhaltsverzeichnis v Fehlende Werte Ausreißer-Tests Grafiken für die Plausibilitätsprüfung Dokumentation Strukturen erkennen mit Grafiken Direkte Effekte durch 1 Einflussgröße Boxplots Haupteffekte-Diagramme Streudiagramme für 1 Einflussgröße Wechselwirkungs-Effekte durch Kombination von Einflüssen Kombination von attributiven Einflüssen Kombination von variablen Einflussgrößen Kombination von attributiven und variablen Einflüssen Erstes statistisches Prozess-Modell Einfluss-Arten: direkt, durch Wechselwirkungen und potenziert Direkte Einflüsse Wechselwirkungen Potenziert: quadratische, kubische und polynomiale Einflüsse Wechselwirkungen mit quadratischen und kubischen Einflüssen Modell-Struktur und erstes SPM Modell-Hierarchie Modelle und Statistik-Software Wichtige Einflüsse finden & Modell vereinfachen Effekt-Kodierung bei attributiven Einflüssen Wichtigkeit von Einflüssen Prüfung auf Signifikanz Informationsverwertung von Modellen Unwichtige Einflüsse ausschließen Modell-Qualität prüfen Kriterien für ein gutes Modell Kennzahlen für den Erklärungsgrad Anpassungsgüte R Prognosegüte R 2 prog Modell-Standardabweichung S Grafiken für die Modell-Qualität Residuen Residuendiagramme Dirty Seven Statistische Tests Risiken von Mehrfach-Tests Test auf Normalverteilung Qualität des statistischen Prozess-Modells
5 vi Inhaltsverzeichnis 8 Modell-Interpretation und Prognose Darstellung der Wirkstrukturen Effektediagramme Kontur- und Wirkungsflächen-Diagramme SPM-Funktionen SPM-Funktion: Wirkstruktur und Koeffizienten Prognose von neuen Werten Berechnung von Vorhersagen Vertrauens- und Prognose-Bereiche von Vorhersagen Prozess-Simulation Monte Carlo-Simulation Bootstrapping Bootstrapping mit Daten in einem SPM Bootstrapping mit Residuen aus einem SPM Optimierung und Nachweis Prozess-Optimierung und Wunschfunktion Nachweis von Anforderungen Anforderungen Methoden für den Nachweis Toleranzen ermitteln Toleranzgrenzen mit und ohne Normalverteilung Toleranzrechnung mit Normalverteilung Toleranzrechnung ohne Normalverteilung Toleranzgrenzen mit SPM Monte Carlo-Tolerierung Bootstrap-Tolerierung Abschluss und Ausblick Abschluss der Auswertung Spezielle statistische Prozess-Modelle Weiterführende Literatur zu statistischen Prozess-Modellen A Anhang 285 A.1 Zufällige Effekte in SPMs A.2 Makros in Minitab A.2.1 Lokale und globale Makros in Minitab ausführen A.2.2 Minitab-Makro Datengitter.mac Abkürzungsverzeichnis 290 Literatur 293 Stichwortverzeichnis 296
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