Statistische Regressionsemethoden

Bei Six Sigma Projekten bedient man sich statistischen Regressionsmethoden, um verschiedene Prozesse unter alltäglichen Produktionsbedingungen zu untersuchen.

Es gibt mehrere Regressionsanalyseverfahren, wie zum Beispiel:

Nicht-lineare Regression (z.B. gemischt quadratisch)
Multiple Regression
Logistische Regression

Ziel der Anwendung von diesen statistischen Regressionsverfahren ist, ein mathematisches Modell zu erhalten, welches die wenigsten Abweichungen besitzt - dies wird nach einem genauen Schema durchgeführt:

ausgewählte Daten werden aufbereitet und auf Ungereimtheiten durchgecheckt
mit diversen mathematischen Methoden werden nun die Daten in ein Regressionsmodell umformuliert
das entstandene Modell wird auf seine Qualität überprüft
Residuen werden analysiert

Untenstehend finden Sie unsere Seminartermine zu statistischen Regressionsverfahren, nebst Inhalten, Dauer und Preisen: