Назначение. Применяется для изучения изменчивости процесса и оценки диапазона его распределения.

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Применяется для изучения изменчивости процесса и оценки диапазона его распределения.

Обычно присущая процессу изменчивость выражается " разбросом", измеряемым как шесть стандартных отклонений (6s) распределения процесса.

Если параметры процесса распределены нормально, то такой разброс будет охватывать 99, 73 % всей совокупности.

Позволяет оценить способность процесса производить качественную продукцию, а также выявить ожидаемое количество несоответствующей продукции.

Дает возможность рассчитать стоимость несоответствий и может помочь при принятии решений относительно усовершенствований процесса.

Метод позволяет найти технологию и оборудование, которые обеспечат производство приемлемой продукции.

Концепция анализа возможностей полностью применима к статистически контролируемому процессу.

Оценки процента несоответствующих изделий делаются в предположении нормальности. Когда строгая нормальность практически не реализуется, с такими оценками следует обращаться осторожно, особенно в случае процессов с высокими показателями изменчивости.

• проверить гипотезы относительно влияния независимых переменных на отклик;

• предсказать значения переменной отклика при заданных значениях независимых переменных;

• предсказать диапазон значений, в котором будет находиться ожидаемое значение отклика при заданном значении независимой переменной;

• оценить направление и степень связи между переменной отклика и независимой переменной.

Регрессионный анализ может обеспечить понимание соотношений между различными факторами и представляющим интерес откликом, и такое понимание может помочь в принятии решений, связанных с изучаемым процессом, и, в конечном счете, улучшить процесс.

При моделировании процесса требуется умение в определении лучшего описания модели регрессии.

При моделировании является важным упрощение модели с помощью минимизации количества независимых переменных. Включение ненужных переменных может скрыть влияние независимых переменных и уменьшить точность прогнозов, сделанных с помощью модели. Однако исключение существенной независимой переменной может серьезно ограничить модель и полезность результатов.