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+Planung und Auswahl der Daten
+Prozess-Beschreibung und Ziele der Datenanalyse
+Plausibilitätsprüfung
+Grafiken für Einflüsse und Zusammenhänge
+Modellierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen
+Bewertung der Modell-Qualität und Ansatzpunkte zur Verbesserung
+Nutzung von Modellen für Vorhersagen, Simulationen, Optimierungen, Nachweisführung und Toleranzermittlung
Beispiel 1: Spritzgussprozess
Ziele: Vorhersage von Prozess-Ergebnissen und Ermittlung von Toleranzgrenzen
Beispiel 2: Projektlaufzeit
Ziele: zuverlässige Einschätzung von Projektlaufzeiten, Nachweis maximale Laufzeit
Die angewendeten Methoden (general linear model) gehören zum Bereich Maschinelles Lernen. NOT-Statistik liefert damit einen roten Faden für die Auswertung komplexerer Daten und zeigt, wie die Ergebnisse für die Produktentwicklung und Prozessoptimierung genutzt werden können. Die Daten und Programmdateien sind online verfügbar. Alle Beispiele können Schritt für Schritt selbständig nachvollzogen werden.
NOT-Statistik: Nachweis - Optimierung - Toleranzermittlung
+Planung und Auswahl der Daten
+Prozess-Beschreibung und Ziele der Datenanalyse
+Plausibilitätsprüfung
+Grafiken für Einflüsse und Zusammenhänge
+Modellierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen
+Bewertung der Modell-Qualität und Ansatzpunkte zur Verbesserung
+Nutzung von Modellen für Vorhersagen, Simulationen, Optimierungen, Nachweisführung und Toleranzermittlung
Beispiel 1: Spritzgussprozess
Ziele: Vorhersage von Prozess-Ergebnissen und Ermittlung von Toleranzgrenzen
Beispiel 2: Projektlaufzeit
Ziele: zuverlässige Einschätzung von Projektlaufzeiten, Nachweis maximale Laufzeit
Die angewendeten Methoden (general linear model) gehören zum Bereich Maschinelles Lernen. NOT-Statistik liefert damit einen roten Faden für die Auswertung komplexerer Daten und zeigt, wie die Ergebnisse für die Produktentwicklung und Prozessoptimierung genutzt werden können. Die Daten und Programmdateien sind online verfügbar. Alle Beispiele können Schritt für Schritt selbständig nachvollzogen werden.
NOT-Statistik: Nachweis - Optimierung - Toleranzermittlung
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
|---|---|
| Fachbereich: | Allgemeines |
| Genre: | Mathematik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Seiten: | 332 |
| Inhalt: |
332 S.
332 farbige Illustr. |
| ISBN-13: | 9783347004818 |
| ISBN-10: | 3347004817 |
| Sprache: | Deutsch |
| Ausstattung / Beilage: | Paperback |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Bredner, Barbara |
| Auflage: | 1 |
| Hersteller: | tredition |
| Maße: | 240 x 170 x 24 mm |
| Von/Mit: | Barbara Bredner |
| Erscheinungsdatum: | 06.04.2021 |
| Gewicht: | 0,633 kg |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
|---|---|
| Fachbereich: | Allgemeines |
| Genre: | Mathematik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Seiten: | 332 |
| Inhalt: |
332 S.
332 farbige Illustr. |
| ISBN-13: | 9783347004818 |
| ISBN-10: | 3347004817 |
| Sprache: | Deutsch |
| Ausstattung / Beilage: | Paperback |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: | Bredner, Barbara |
| Auflage: | 1 |
| Hersteller: | tredition |
| Maße: | 240 x 170 x 24 mm |
| Von/Mit: | Barbara Bredner |
| Erscheinungsdatum: | 06.04.2021 |
| Gewicht: | 0,633 kg |
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