Lineare Regressionsanalyse von E-learning Institut Six Sigma

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Lineare Regressionsanalyse“ von E-learning Institut Six Sigma ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma: Korrelation und Regression“.


Quiz zum Vortrag

  1. Jeder Prozess funktioniert nach dem Critical-to-Quality-Prinzip und kann somit i.d.R. durch eine Funktionsgleichung abgebildet werden.
  2. Mit Hilfe einer BCG Matrix.
  3. Jeder Prozess funktioniert nach dem Ursache-Wirkungs-Prinzip und kann somit i.d.R. durch eine Funktionsgleichung abgebildet werden.
  4. Wie gut stimmt ein Prozess bzw. dessen Ergebnis (Output) mit der Anforderung (Kundenwunsch) überein.
  1. f(x) = y = a pm bx+zxy
  2. f(x) = y = a pm bx+yzx^2
  3. f(x) = y = a pm bx+cz^2+zyx^3
  4. f(x) = y = a ± bx
  1. Regressionsgerade ist diejenige Gerade, welche die Differenz der quadrierten Abweichungen (auch Residuen genannt) zwischen den einzelnen Punkten und der Geraden selbst minimiert.
  2. Regressionsgerade ist diejenige Gerade, welche die Summe der quadrierten Abweichungen (auch Residuen genannt) zwischen den einzelnen Punkten und der Geraden selbst minimiert.
  3. Regressionsgerade ist diejenige Gerade, welche die Summe der quadrierten Abweichungen (auch Residuen genannt) zwischen den einzelnen Punkten und der Geraden selbst maximiert.
  4. Regressionsgerade ist diejenige Gerade, welche die Differenz der quadrierten Abweichungen (auch Residuen genannt) zwischen den einzelnen Punkten und der Geraden selbst maximiert.
  1. ( x = y ^2 )
  2. Differenz aus allen Messwerten in einer Regressionsgeraden, die maximiert wurde.
  3. Abweichung zwischen der Regressionsgeraden und dem Messwert.
  4. Differenz aus allen Messwerten in einer Regressionsgeraden, die minimiert wurde.
  1. Wenn ein Prozess bzw. dessen Ergebnis (Output) mit der Anforderung (Kundenwunsch) übereinstimmt.
  2. Erfüllung nach Gauss.
  3. Wenn die eingetragenen Punkte in einer Punktewolke nahezu auf einer Linie liegen.
  4. Wenn der Abstand zwischen allen Punkten maximal ist.
  1. Ein laufendes Monitoring etablierter Prozesse.
  2. Eine probabilistische Darstellung der Prozesse.
  3. Es dient dazu, diskriminierende Merkmale herauszufinden.
  4. Ziel soll es sein, Prognosen über das zukünftige Verhalten eines einfachen Systems (z.B. Prozess) zu ermöglichen.
  1. Wie müssen die einzelnen Einflussgrößen gesteuert werden, um das geforderte Ziel zu erreichen?
  2. Wie hoch sind die wirtschaftlichen Potentiale, die durch den Prozess generiert werden können?
  3. Welche Abhängigkeiten bestehen im Prozess, wie stark sind diese?
  4. Wie gut kann die Zielgröße (abhängige Variable) des Prozesses durch die Einflussgrößen (unabhängige Variable) beeinflusst werden?
  1. Steigung der Geraden
  2. Merkmalsausprägung der unabhängigen Variable
  3. Wert der abhängigen Variable
  4. Achsenabschnitt
  1. Steigung der Geraden
  2. Merkmalsausprägung der unabhängigen Variable
  3. Wert der abhängigen Variable
  4. Achsenabschnitt
  1. Steigung der Geraden
  2. Merkmalsausprägung der unabhängigen Variable
  3. Wert der abhängigen Variable
  4. Achsenabschnitt

Dozent des Vortrages Lineare Regressionsanalyse

 E-learning Institut Six Sigma

E-learning Institut Six Sigma

Seit der Gründung im Jahr 2009 bildet Fuchs & Consorten Lernende im Bereich Six Sigma und Lean Management aus. Die erfahrenen Dozent*innen von Fuchs & Consorten sind als Six Sigma Professional und PMP® zertifiziert und bieten Lernenden damit die perfekte Grundlage und Kompetenz zur Erlernung von Six Sigma.

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