MINITAB高级应用研修班邀请函
时间：2007年9月24- 25日
地点：上海
课程意义
Minitab作为六西格玛捆绑的一个统计工具软件，大大简化了统计计算，让复杂的统计技术在企业中广泛应用成为可能，全球推行六西格玛的企业有90%以上应用Minitab。通过二天的Minitab高级应用培训，达到以下目标：
1. 了解常用Minitab基本概念和统计原理
2. 掌握Minitab基本操作方法
3. Minitab图表基本操作方法
4. 了解6Sigma DMAIC流程与Minitab的关系
5. 掌握Minitab中常用的6Sigma工具使用方法
目标学员
厂长、经理、研发、技术、品管、企划、生产制造、工艺、管理部门主管及工程师等。
课程大纲
一. 基本概念回顾
1. 随机变量及其分布等
2. 数学期望（均值）、方差和标准差等
3. 正态分布、t分布、F分布等
4. 假设检验，原假设、备择假设等
5. 功效和样本等
6. 控制图，样本均值、样本标准差和样本极差等
7. 过程能力、过程能力指数等
8. 试验设计，因子、因子效应，交互作用（效应）等
9. 六西格玛DMAIC流程与Minitab
二. Minitab基本操作
1. Minitab的启动和退出
2. Minitab系统界面的组成及其基本功能
3. Minitab菜单、窗口和对话框的一般操作方法
4. Minitab工作（数据）表（Worksheet）的操作
5. 数据的导入、显示和保存
6. 单元格、行和列数据的编辑
7. 数据文件的整理
8. 数据的查找和替换
9. 数据文件的描述信息及其他
10. Minitab项目文件和项目管理器（Project Manager）的基本操作
三. 基本图表
1. 直方图（Histogram）
2. 柱形／条状（Bar chart）
3. 因果图(Cause-and-Effect plot)
4. 排列图(Pareto chart)
5. 时间序列图(Time series plot)
6. 箱形图／盒子图（Boxplot）
7. 散点图（Scatter plot）
8. 多变量图(Multi-Vari Chart)
9. 等高线图（Contour plot）
10. 点图（Dotplot）
11. 三维图(3D plot)
12. 概率图（Probability plot）
四. 假设检验(Hypothesis testing)
1. 正态总体的单样本均值的Z检验 (1-Sample Z)
2. 正态总体的单样本均值的t检验 (1-Sample t)
3. 正态总体的两样本方差的相等性检验 (2 Variances)
4. 正态总体的两样本均值的t检验 (2-Sample t)
5. 成对样本均值之差的t检验 (Paired t)
6. 单样本比例的检验 (1 Proportion)
7. 两样本比例的检验 (2 Proportions)
8. 正态性检验 (Normality test)
五. 功效和样本大小分析 (power and sample size)
1. 单样本Z检验的功效和样本大小
2. 单样本t检验的功效和样本大小
3. 两样本t检验的功效和样本大小
4. 单比率的功效和样本大小
5. 双比率的功效和样本大小
6. 单因子方差分析的功效和样本大小
7. 2水平析因设计的功效和样本大小
六. 控制图表(control charts)
1. 均值m 的控制图
1) Xbar控制图
2) EWMA控制图
3) CUSUM控制图
4) 单值控制图(Individuals)
2. 标准差s 的控制图
1) S控制图
2) R控制图
3) MR控制图(Moving Range)
3.均值m 和标准差s 的综合控制图
1) Xbar-S, Xbar-R, I-MR-R/S(Between/within) 控制图
2) I-MR控制图
3) Z-MR控制图
4. 不合格率控制图（P）
5. 缺陷数控制图（C）
七. 过程能力分析(process capability Analysis)
1. 过程能力指数和过程性能指数的计算
1) Cp和Pp指数
2) Cpu和Ppu指数
3) Cpl和Ppl指数
4) Cpk和Ppk指数
2. 过程能力分析
1) 正态分布
2) 二项式分布-计数
3) 泊松分布-计点
八. 测量系统分析(MSA)
1. 基本概念
2. Minitab中测量系统分析工具
3. 测量系统精确性(precision)分析
4. 交叉式数据均值极差分析法
5. 交叉式数据方差分析法
6. 嵌套式数据分析
7. 测量系统准确性(accuracy)分析
8. 测量系统趋势图
9. 计数型测量西系统分析
九. 试验设计(DOE)
1. 因子水平、正交表、析因设计等基本概念
2. 二水平析因设计（2-level factorial designs）的构造
1) 二水平全因子析因设计（2-level full factorial designs）
2) 二水平部分因子析因设计（2-level fractional factorial designs）
3. 二水平析因设计的图形分析
4. 二水平析因设计的数值分析
5. 响应曲面，混料，田口实验设计
十. 方差分析(ANOVA)
1. 单因子方差分析（One-way）
2. 两因子方差分析（Two-way）
十一. 回归分析(Regression)
1. 一元线性回归分析
2. 多元线性回归分析
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