1. Six Sigma: Design of Experiments (DOE) – Statistische Versuchsplanung

Praxisrelevanz und Grundlagen von Mixturplänen von E-learning Institut Six Sigma

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Praxisrelevanz und Grundlagen von Mixturplänen“ von E-learning Institut Six Sigma ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma: Design of Experiments (DOE) – Statistische Versuchsplanung“.

Quiz zum Vortrag

  1. Eine spezielle Klasse von Wirkungsflächenexperimenten, bei denen das zu untersuchende Produkt aus mehreren Komponenten oder Zutaten besteht.
  2. Eine spezielle Klasse von faktoriellen Versuchsplänen, bei denen die Antwortvariable in Abhängigkeit von der Größe/Menge der einzelnen Faktoren variiert.
  3. Eine spezielle Klasse von Polytopen.
  4. Ein spezieller "Leitfaden" für das Mischen von Chemikalien und anderen Stoffen.
  1. Die Faktoren stellen Bestandteile eines Gemisches dar und die Faktorstufen sind voneinander abhängig.
  2. Faktoren stellen Bestandteile eines Gemischs dar und die Faktorstufen sind voneinander unabhängig.
  3. Faktoren sind keine Bestandteile eines Gemischs und die Faktorstufen sind voneinander abhängig.
  4. Faktoren sind keine Bestandteile eines Gemischs und die Faktorebenen sind voneinander unabhängig.
  1. Die Antwortvariable in faktoriellen Versuchsplänen variiert je nach Größe/Menge der einzelnen Faktoren (Inputvariablen).
  2. Die Antwortvariable bei Mischungsplänen variiert je nach Größe/Betrag der einzelnen Faktoren (Eingangsvariablen).
  3. Die Ausgangsvariable bei Mischungsplänen variiert in Abhängigkeit von der Größe/Menge der einzelnen Faktoren (Ausgangsvariablen).
  4. Die Ausgangsvariable in faktoriellen Versuchsplänen variiert je nach Größe/Betrag der Einzelfaktoren (Ausgangsvariablen).
  1. Ein n-dimensionales Polytop in der Geometrie
  2. Eine mathematische Methode zur Bildung von Gitterpunkten
  3. Eine mathematische Methode zur Bildung von Punkttypen
  4. Eine Zahl, die durch den Mittelwert einer Variablen für die Beobachtung in einem Cluster gebildet wird
  1. Der Mittelpunkt eines Clusters und ein Vektor, der für jede Variable eine Zahl erhält, wobei die einzelnen Zahlen durch den Mittelwert einer Variablen für die Beobachtungen in dem betreffenden Cluster gebildet werden.
  2. Das Zentrum eines Clusters und der Anteil jeder Komponente innerhalb des Gemischs.
  3. Der Anteil jeder Komponente innerhalb des Gemischs und ein Vektor, der für jede Variable eine Zahl erhält, wobei die einzelnen Zahlen durch den Mittelwert einer Variablen für die Beobachtungen in dem betreffenden Cluster gebildet werden.
  4. Das Produkt aus dem Meridian und dem Mittelwert einer Variablen für die Beobachtungen in dem betreffenden Cluster wird gebildet.
  1. ... Pyramide.
  2. ... Dreieck.
  3. ... Kreis.
  4. ... Hyperbel.
  1. Sternpunkt
  2. Gitterpunkt
  3. Eckpunkt
  4. Seitenmittelpunkt
  1. ... 1 / n, wobei n der Anzahl an Eckpunkten entspricht.
  2. ... Anzahl der Versuchspunkte / n, wobei n der Anzahl an Eckpunkten entspricht.
  3. ... n / Anzahl der Versuchspunkte, wobei n der Anzahl an Eckpunkten entspricht.
  4. ... 1 / Anzahl der Versuchspunkte.
  1. Eine erhöhte Anzahl an Versuchsdurchläufen
  2. Ein ungenaueres Modell
  3. Steigende Komplexität
  4. Neu zu berechnende Mischverhältnisse
  1. Die Referenzmischung ist immer auf Grundlage des Zentroids bestimmt.
  2. Es zeigt immer das optimale Ergebnis an.
  3. Die Spuren der einzelnen Anteile müssen immer gleichzeitig und zusammen interpretiert werden.
  4. Das optimale Ergebnis lässt sich immer aus dem Diagramm ablesen.

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Dozent des Vortrages Praxisrelevanz und Grundlagen von Mixturplänen

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