이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:
중급 단계

Background knowledge in statistics is helpful; visit the Data Science Methods for Quality Improvement specialization as prerequisites to this course.

완료하는 데 약 17시간 필요
영어

배울 내용

  • Understand the terms and concepts associated with measurement systems analysis

  • Analyze measurement error to determine the potential capability of a measurement system

  • Analyze measurement error to determine the short-term and long-term capability of a measurement system

  • Analyze a measurement system for discrete data using potential, short-term, and long-term studies

귀하가 습득할 기술

  • Analyze a continuous measurement system for sources of variation capability
  • Analyze a discrete measurement system for validity and agreement
  • Use RMarkdown to create a report
  • Make decisions about measurement systems acceptability
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제공자:

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콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스

석사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스의 100% 온라인 Master of Science in Data Science 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 2시간 필요

Correlation and Association

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 39분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
2

2

완료하는 데 5시간 필요

The One Way Analysis of Variance (ANOVA) for Fixed and Random Effects

완료하는 데 5시간 필요
15개 동영상 (총 76분)
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Introduction to Measurement Systems Analysis for Continuous Data, Potential Studies for Continuous Data

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 60분)
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Short Term and Long Term Studies for Continuous Data

완료하는 데 4시간 필요
7개 동영상 (총 33분)

Data Science Methods for Quality Improvement 특화 과정 정보

Data Science Methods for Quality Improvement

자주 묻는 질문

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