Dans ce cours, vous apprendrez à analyser les systèmes de mesure pour la stabilité et la capacité du processus et pourquoi il est impératif d'avoir un processus de mesure stable avant d'effectuer toute analyse statistique. Vous analyserez les systèmes de mesure en continu et caractériserez statistiquement l'exactitude et la précision à l'aide du logiciel R. Vous analyserez les systèmes de mesure pour le contrôle statistique potentiel, à court et à long terme et la capacité. En outre, vous apprendrez à évaluer une mesure discrète et à effectuer des analyses de cohérence interne, de concordance entre les évaluateurs et de concordance avec une norme. Enfin, vous apprendrez à prendre des décisions sur l'amélioration des processus des systèmes de mesure. Cette spécialisation peut être suivie pour des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder.


Analyse des systèmes de mesure
Ce cours fait partie de Spécialisation Méthodes de science des données pour l'amélioration de la qualité

Instructeur : Wendy Martin
1 666 déjà inscrits
Inclus avec
(10 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre les termes et les concepts associés à l'analyse des systèmes de mesure
Analyser l'erreur de mesure pour déterminer la capacité potentielle d'un système de mesure
Analyser l'erreur de mesure pour déterminer la capacité à court et à long terme d'un système de mesure
Analyser un système de mesure de données discrètes à l'aide d'études potentielles, à court terme et à long terme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Visualisation statistique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Capacité de traitement
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Recherche quantitative
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : Systèmes de mesure
- Catégorie : Qualité des données
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Vérification et validation
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Contrôle continu
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Visualisation de Données
Détails à connaître

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7 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, nous apprendrons à identifier, caractériser et analyser les relations entre deux variables. Nous commencerons par apprendre ce qu'est la corrélation entre deux variables continues et les tests de signification. Ensuite, nous apprendrons la corrélation pour les variables ordinales, et l'association pour une variable nominale et une variable continue. Enfin, nous apprendrons à évaluer la relation entre deux variables nominales.
Inclus
9 vidéos2 lectures1 devoir2 sujets de discussion
Dans ce module, nous effectuerons une Analyse des facteurs de variance (ANOVA) à effets fixes et aléatoires pour un facteur unique et nous interpréterons les résultats. Nous examinerons d'abord la variation à l'intérieur du groupe par rapport à la variation entre les groupes et nous interpréterons le tableau source de l'ANOVA. Nous apprendrons à effectuer l'Analyse de la variance (ANOVA) à effets fixes pour les moyennes et la dispersion, en tenant compte de la normalité et de la variance égale/inégale. Nous créerons des visualisations de données des résultats, calculerons l'importance statistique et effectuerons des analyses post hoc. Enfin, nous effectuerons l'Analyse de variance avec effets aléatoires.
Inclus
15 vidéos2 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, nous comprendrons les termes et les concepts associés à l'analyse des systèmes de mesure et nous analyserons l'erreur de mesure pour déterminer la capacité potentielle d'un système de mesure. Nous étudierons les lignes directrices pour l'analyse des systèmes de mesure et les équations pour l'erreur de mesure et la capabilité. Nous calculerons ensuite les sources de variation à partir de l'Analyse de la variance (ANOVA), déterminerons les sources de variation les plus importantes et déterminerons la capabilité par rapport à la variation du processus et à la tolérance de la spécification. Enfin, nous créerons des visualisations des données et interpréterons les résultats de l'analyse.
Inclus
11 vidéos1 devoir1 sujet de discussion
Dans ce module, nous analyserons l'erreur de mesure afin de déterminer la capacité à court et à long terme d'un système de mesure. Nous nous appuierons sur ce que nous avons appris dans le module précédent, en ajoutant l'évaluation des hypothèses sous-jacentes de normalité, d'indépendance de la taille/magnitude de la pièce et de l'erreur de mesure, et de stabilité de l'erreur de mesure. Nous effectuerons une Analyse de la variance (ANOVA) pour déterminer les sources de variation ainsi que la détermination de la discrimination de la jauge. Enfin, nous créerons des visualisations des données et interpréterons les résultats de l'analyse.
Inclus
7 vidéos2 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, nous analyserons un système de mesures discrètes afin de déterminer l'accord, la cohérence et la validité. Nous commencerons par nous familiariser avec les termes, les définitions et les procédures associés à l'analyse des systèmes de mesure discrète. Ensuite, nous étudierons la mesure de l'accord à l'aide de la statistique Kappa et la mesure du désaccord à l'aide du test de symétrie. Nous apprendrons ensuite à effectuer des analyses de concordance avec deux évaluateurs et deux catégories, deux évaluateurs plus de deux catégories, et plus de deux évaluateurs. Nous analyserons la cohérence interne des évaluateurs. Enfin, nous évaluerons la validité (concordance avec une norme).
Inclus
14 vidéos1 devoir1 sujet de discussion
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Instructeur

Offert par
En savoir plus sur Probabilités et Statistiques
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Prévisualisation
Statut : Essai gratuitKennesaw State University
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