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Statistics Toolbox

Zufällige Variationen können es erschweren, festzustellen, ob Stichproben, die unter unterschiedlichen Bedingungen erhoben wurden, sich tatsächlich unterscheiden. Hypothesentests stellen ein effektives Werkzeug parat, um zu analysieren, ob Unterschiede zwischen Stichproben signifikant sind und weiterer Auswertung bedürfen oder mit zufälligen und erwarteten Datenabweichungen konsistent sind.
Die Statistics Toolbox unterstützt häufig verwendete parametrische und nichtparametrische Hypothesentestverfahren, darunter:
Auswählen einer Stichprobengröße (Beispiel)
Berechnung der für einen Hypothesentest erforderlichen Stichprobengröße.
Mit Funktionen für die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) können Sie Pläne zur Erhebung von Daten für die statistische Modellierung erstellen und testen. Die Pläne zeigen, wie Dateneingaben kovariiert werden müssen, um Informationen über ihre Wirkung auf die Datenausgaben zu erhalten. Unterstützte Entwurfstypen sind u. a.:
Sie können die Statistics Toolbox verwenden, um eine veränderte Versuchsplanung zu definieren, zu analysieren und zu visualisieren. Es ist beispielsweise möglich, Wirkungen und Eingabeinteraktionen durch ANOVA, lineare Regression und Response Surface Modellierung abzuschätzen und dann die Ergebnisse in Haupteffektplots, Interaktionsplots und Multi-vari-Charts anzusehen.
Die Statistics Toolbox stellt eine Reihe von Funktionen zur Verfügung, die statistische Prozesssteuerung (SPC) ermöglichen. Mit diesen Funktionen können Sie Produkte oder Prozesse durch Auswertung der Prozessvariabilität überwachen und verbessern. Mit SPC-Funktionen können Sie: