과정 개요

통계적 사고

• 통계적 사고란?

문제 해결

• 문제 해결 개요
• 통계적 문제 해결
• 문제 유형

문제 정의

• 문제 정의
• 목표 및 핵심 성과 지표
• 화이트 폴리머 사례 연구

공정 정의

• 공정이란?
• SIPOC 도해
• 입력/출력 공정 도해
• 상위하향식 흐름도

잠재적 근본 원인 파악

• 잠재적 원인 파악 도구
• 브레인스토밍
• 멀티 보팅
• 친화도 사용
• 특성 요인도
• 5 Why
• C&E 매트릭스

데이터 수집 및 정리

• 문제 해결을 위한 데이터 수집
• 데이터 유형
• 운영 정의
• 데이터 수집 계획
• 분석용 데이터 가져오기

데이터 설명

• 기술 통계 소개
• 데이터 유형
• 히스토그램
• 중심화 경향 및 위치 측도
• 산포 측도 — 범위 및 사분위 범위
• 산포 측도 — 분산 및 표준편차
• 연속형 데이터 시각화
• 범주형 데이터 설명

확률 개념

• 확률 개념 소개
• 표본 및 모집단
• 정규 분포의 이해
• 정규성 확인
• 중심 극한 정리

문제 해결을 위한 탐색적 데이터 분석

• 탐색적 데이터 분석 소개
• 연속형 데이터 탐색: 부가적 도구
• 파레토도
• 누적형 막대 차트 및 데이터 필터링
• 트리 맵 및 모자이크 그림
• 격자형 그림과 중첩 변수 사용
• 버블 그림과 히트맵
• 탐색적 데이터 분석 도구 요약

데이터 커뮤니케이션

• 데이터 커뮤니케이션 소개
• 효과적인 시각화 생성
• 시각화 유효성 평가
• 효과적인 시각화 설계
• 애니메이션을 활용한 시각적 커뮤니케이션
• 청중을 고려한 설계
• 대상 청중 이해
• 커뮤니케이션을 위한 시각화 설계
• 시각화 설계: 규칙

결과 저장 및 공유

• 결과 저장 및 공유 소개
• JMP 사용자와 결과 저장 및 공유
• JMP 비사용자와 결과 저장 및 공유
• 사용할 형식 결정

데이터 분석 준비

• 데이터 테이블 필수사항
• 일반적인 데이터 품질 문제
• 데이터 테이블의 문제 파악
• 문제 파악(한 번에 한 변수)
• 분석용 데이터 구조 변경
• 데이터 결합
• 새 변수 파생
• 날짜 작업

통계적 공정 관리

• 관리도 소개
• 개별값 및 이동 범위 관리도
• 우연원인 대 특수원인의 산포
• 특수원인 판정
• Xbar-R 관리도, Xbar-S 관리도
• 합리적 부분군
• 삼원 관리도
• 단계(Phase) 포함 관리도

공정 능력

• 고객 의견
• 공정 능력 지수
• 장단기 공정 능력 추정치
• 공정 개선을 위한 공정 능력 이해
• 공정 능력의 추정: 예제
• 비정규 데이터의 공정 능력 계산
• 여러 변수에 대한 공정 능력 추정
• 저성능 공정들의 파악
• 산업계의 관점

측정 시스템 연구

• MSA(측정 시스템 분석)란 무엇인가?
• 언어 및 용어
• 측정 시스템 연구 설계
• MSA 설계 및 수행
• MSA 분석
• 측정 시스템 정확도 연구
• 측정 공정 개선

추정

• 통계적 추론 소개
• 신뢰 구간이란 무엇인가?
• 평균 추정
• 표본 추출 산포의 시각화
• 신뢰 구간 설정
• 신뢰 수준 및 제 1종 오류(Alpha Risk) 이해
• 예측 구간
• 공차 구간
• 구간 추정값의 비교

통계적 검정 기초

• 통계적 검정 소개
• 통계적 의사 결정
• 귀무 가설과 대립 가설의 이해
• 귀무 가설 하에서의 표본 분포
• p 값 및 통계적 유의성

연속형 데이터에 대한 가설 검정

• 단일 표본 t 검정 수행
• p 값 및 t 비율 이해
• 동등성 검정
• 두 평균의 비교
• 이분산 검정
• 대응 짝 관측값
• 일원 분산 분석(ANOVA)
• 다중 비교
• 통계적 유의성 대 실질적 유의성

표본 크기 및 검정력

• 표본 크기 및 검정력 소개
• 평균의 신뢰 구간에 대한 표본 크기
• 통계적 검정 결과
• 통계적 검정력
• 표본 크기 및 검정력 탐색
• 단일 표본 t 검정을 위한 표본 크기 계산
• 두 표본 t 검정 및 분산 분석을 위한 표본 크기 계산

상관

• 상관관계란 무엇인가?
• 상관관계 해석

단순 선형 회귀

• 회귀 분석 소개
• 단순 선형 회귀 모형
• 최소 제곱 방법
• 최소 제곱 방법의 시각화
• 회귀 모형의 가정
• 회귀 결과 해석
• 곡률 모형 적합

다중 선형 회귀

• 다중 선형 회귀란 무엇인가?
• 다중 선형 회귀 모형 적합
• 설명 예측 모형의 결과 해석
• 잔차 분석 및 이상치
• 범주형 예측 변수를 포함하는 다중 선형 회귀
• 교호작용을 포함하는 다중 선형 회귀
• 변수 선택
• 다중공선성

로지스틱 회귀 소개

• 로지스틱 회귀란 무엇인가?
• 단순 로지스틱 모형
• 단순 로지스틱 회귀 예제
• 로지스틱 회귀 결과 해석
• 다중 로지스틱 회귀
• 교호작용을 포함하는 로지스틱 회귀
• 일반적 문제들

실험계획법(DOE) 소개

• 실험계획법(DOE)이란 무엇인가?
• 임시적 실험 및 OFAT(One-Factor-at-a-Time, 한 번에 한 요인) 실험 수행
• 왜 실험계획법(DOE)을 사용하는가?
• 실험계획법(DOE) 용어
• 실험 설계 유형

요인 실험

• 요인 실험 설계
• 반복 완전 요인의 분석
• 반복 불가능 완전 요인의 분석

선별 설계

• 중요 효과 선별
• 부분 요인 설계 개관
• 사용자 정의 선별 설계

반응 표면 실험

• 반응 표면 설계 소개
• 반응 표면 실험 분석
• 사용자 정의 반응 표면 설계 생성
• 순차 실험

실험계획법(DOE) 지침

• 실험계획법(DOE) 지침 소개
• 문제 및 목적의 정의
• 반응의 파악
• 요인 및 요인 수준 파악
• 제한 및 제약 조건 파악
• 실험 실시 준비
• 사례 연구

예측 모형의 필수사항

• 예측 모형 소개
• 과대적합 및 모형 검증
• 모형 성능 평가: 예측 모형
• 모형 성능 평가: 분류 모형
• ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선

결정 트리

• 결정 트리(Decision Trees) 소개
• 분류 트리
• 회귀 트리
• 결정 트리의 검증
• 랜덤(붓스트랩) 포레스트

신경망 네트워크

• 신경망이란 무엇인가?
• 신경망 해석
• 신경망을 이용한 예측 모형

일반화 회귀

• 일반화 회귀 소개
• 최대 우도를 사용한 모형 적합
• 벌점 회귀 방법 소개

모형 비교 및 선택

• 예측 모형 비교

텍스트 마이닝 소개

• 텍스트 마이닝 소개
• 텍스트 데이터 처리
• 용어 목록 구성
• 텍스트 데이터 시각화 및 탐색
• 텍스트 데이터 분석(마이닝)