Statistical Thinking for Industrial Problem Solving is an applied statistics course for scientists and engineers offered by JMP, a division of SAS. By completing this course, students will understand the importance of statistical thinking, and will be able to use data and basic statistical methods to solve many real-world problems. Students completing this course will be able to:
Statistical Thinking for Industrial Problem Solving, presented by JMP
Statistical Thinking for Industrial Problem Solving, presented by JMP
Instructeur : Mia Stephens
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4.9
(89 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 44 heures
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
How to describe data with statistical summaries, and how to explore your data using advanced visualizations.
Understand statistical intervals, hypothesis tests and how to calculate sample size.
How to fit, evaluate and interpret linear and logistic regression models.
How to build predictive models and conduct a statistically designed experiment.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistics
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Experimental Design
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Data Visualization
Détails à connaître
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Évaluations
229 devoirs
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Il y a 10 modules dans ce cours
In this module you learn about the course and about accessing JMP software in this course.
Inclus
3 vidéos4 lectures1 élément d'application
Statistical thinking is about understanding, controlling and reducing process variation. Learn about process maps, problem-solving tools for defining and scoping your project, and understanding the data you need to solve your problem.
Inclus
26 vidéos3 lectures16 devoirs1 élément d'application7 plugins
Learn the basics of how to describe data with basic graphics and statistical summaries, and how to explore your data using more advanced visualizations. You’ll also learn some core concepts in probability, which form the foundation of many methods you learn throughout this course.
Inclus
50 vidéos31 devoirs1 élément d'application4 plugins
Learn how to use interactive visualizations to effectively communicate the story in your data. You'll also learn how to save and share your results, and how to prepare your data for analysis.
Inclus
36 vidéos2 lectures31 devoirs2 éléments d'application2 plugins
Learn about tools for quantifying, controlling and reducing variation in your product, service or process. Topics include control charts, process capability and measurement systems analysis.
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41 vidéos3 lectures26 devoirs2 éléments d'application2 plugins
Learn about tools used for drawing inferences from data. In this module you learn about statistical intervals and hypothesis tests. You also learn how to calculate sample size and see the relationship between sample size and power.
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47 vidéos2 lectures38 devoirs2 éléments d'application5 plugins
Learn how to use scatterplots and correlation to study the linear association between pairs of variables. Then, learn how to fit, evaluate and interpret linear and logistic regression models.
Inclus
43 vidéos2 lectures30 devoirs2 éléments d'application5 plugins
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Inclus
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Inclus
2 devoirs1 élément d'application
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.8 (37 évaluations)Offert par
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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BT
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Révisé le 6 août 2023
10/10 highly recommend. Will make you feel competent and confident in your decision making
KS
5
Révisé le 31 oct. 2024
Great course, gives a good basis and good overview, explains stats in a very understandable way
VG
5
Révisé le 3 juil. 2020
one of the best course for data discovery , nice example and flow of course
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