Cornerstone

Die Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) ist ein strukturierter Ansatz zur Planung von Experimenten, um die Beziehung zwischen Faktoren und den gewünschten Ergebnissen effizient und effektiv zu untersuchen.

DoE in Cornerstone unterstützt fortgeschrittene Techniken wie Einschränkungen im Versuchsplanungsraum, Einschlussläufe, zugängliche Kandidatengruppen für algorithmische Versuchspläne und Methoden zur Durchführung robuster (Taguchi) oder gemischter Versuchspläne.

hilft Ihnen, das volle Potenzial Ihrer Daten mit interaktiven grafischen Werkzeugen wie Pinsel und Beschriftung zu nutzen. Cornerstone bietet verschiedene grundlegende und fortgeschrittene Diagrammtypen zur angemessenen Visualisierung Ihrer Daten.

modelliert die Beziehungen zwischen Ihren abhängigen (Zielgrößen) und unabhängigen Variablen (Prädiktoren). Cornerstone unterstützt beliebige Modellerweiterung, z. B. Terme hoher Ordnung, schrittweise Regression, Box-Cox-Transformation und Restwertanalyse in einem unvergleichlich kompakten Workflow..

steht für Multivariate Varianzanalyse. Es bietet Analysetechniken zum Vergleich von Gruppen auf Basis multivariater Daten. Sie können untersuchen, ob die Gruppen unterschiedlich sind und wie die Unterschiede durch die analysierten Variablen bestimmt werden. MANOVA kann auch für Diskriminanzanalysen verwendet werden

wird verwendet, um komplexe Datensätze zu vereinfachen und zu interpretieren. Sie ist nützlich zur Reduzierung der Datenkomplexität bei gleichzeitiger Beibehaltung der meisten in den Daten enthaltenen Variation. Sie kann auch mit der Regressionsanalyse kombiniert werden, wenn Prädiktoren korreliert sind, die sonst nicht angemessen analysiert werden können (Regression auf Hauptkomponenten). (Regression auf Hauptkomponenten).

hilft Entscheidungsträgern, die Auswirkungen von Unklarheiten in Modellen zu verstehen und fundiertere Entscheidungen auf Basis der Sensitivität der Ergebnisse (Zielgrößen) gegenüber verschiedenen Faktoren (Prädiktoren) zu treffen. In Cornerstone kann die Sensitivitätsanalyse mit der Regression kombiniert werden, um die Interpretierbarkeit, Robustheit und Zuverlässigkeit des Regressionsmodells zu verbessern.

Zusammenfassende Statistiken sind numerische Werte, die die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammenfassen und beschreiben. Sie umfassen Maße der zentralen Tendenz (wie Mittelwert, Median und Modus), Streuungsmaße (wie Spannweite, Varianz und Standardabweichung) und andere beschreibende Kennzahlen (wie Quartile und Perzentile). Teststatistiken werden verwendet, um zu entscheiden, ob die Nullhypothese bei Hypothesentests verworfen werden soll. Cornerstone unterstützt viele verschiedene Situationen zur Anwendung von Hypothesentests. Zudem sind die Ergebnisse informativ und erfordern keine weitere Interpretation der Werte.

helfen, die Variabilität in Prozessen zu verstehen und die Fähigkeit zur Einhaltung von Spezifikationen zu bewerten, wodurch die Gesamtqualität verbessert wird. Die Verteilungsanpassung schätzt die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilung von Prozessdaten, was für die Prozesskontrolle, Vorhersage und Entscheidungsfindung maßgeblich ist. Die Prozessfähigkeitsanalyse bewertet die Fähigkeit eines Prozesses, Werte innerhalb spezifizierter Toleranzgrenzen zu produzieren.

sind grafische Werkzeuge, die in der statistischen Prozesskontrolle (SPC) verwendet werden, um die Stabilität und Leistung eines Prozesses im Laufe der Zeit zu überwachen. Als integraler Bestandteil der Six Sigma Methodik spielen Kontrollkarten eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Prozessen.

gewährt direkten Zugang zur R-Umgebung, die für statistische Berechnungen und Grafiken bekannt ist. Diese Synergie ermöglicht es Benutzern, modernste statistische Methoden zusammen mit leistungsstarken Visualisierungen (Brushing) für eine verbesserte Datenanalyse zu nutzen.

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