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Reussir la certification lean six sigma green belt iassc 1

Réussir la certi ?cation Lean Six Sigma Green Belt IASSC N Carif S Présentation de la formation Validation Objectif général Certi ?cation Objectifs Réussir la certi ?cation Lean Six Sigma Green Belt IASSC et devenir Certi ?é Green Belt Lean Six Sigma Analyser les données recueillies en extraire les variables pertinentes et manipuler les tests d'hypothèse et autres outils statistiques de façon opérationnelle Comprendre et concevoir les plans d'expérience simples permettant de collecter les données Ma? triser la modélisation de processus et détecter les corrélations entre variables Diagnostiquer un problème d'amélioration Validation Certi ?cat de compétence Certi ?cation Lean Six Sigma Green Belt IASSC Programme de formation Phase Analyze ?? X ? Sifting - E ?ectuer une analyse multi- variances - Interpréter un graphe multi-variances - Identi ?er quand une analyse multi-variances est applicable - Interpréter les données d'analyse - Expliquer comment les distributions de données deviennent normales alors qu'elles le sont au départ - Inférence Statistique - Expliquer la signi ?cation de l'inférence statistique - Décrire les bases du théorème central limite - Décrire les impacts de la taille d'échantillon sur l'estimation de la population - Expliquer l'erreur standard - Introduction aux tests d'hypothèse - Comprendre les objectifs des tests d'hypothèse - Expliquer le concept de tendance centrale - Se familiariser avec les di ?érents types de tests d'hypothèse - Test d'hypothèse avec des données normales - Déterminer la bonne taille d'échantillons pour le test de moyennes - Conduire des tests d'hypothèse variés sur les moyennes -Analyser et interpréter les résultats - Etre capable de conduire des tests d'hypothèse de variances - Comprendre comment analyser les résultats de tests d'hypothèse sur les variances - Test d'hypothèse avec des données non-normales Conduire des tests d'hypothèse sur des données de variance égale - Conduire un test d'hypothèse sur les médianes - Analyser et interpréter les résultats - Calculer et expliquer les tests de proportion Phase Improve Modélisation de processus par régression - E ?ectuer les étapes de l'analyse par corrélation et régression linéaire - Expliquer quand la corrélation et la régression sont appropriées Modélisation avancée de process - Réaliser une régression linéraire et non- linéaire Réaliser une régression linéaire multiple MLR -Mener une analyse des résidus et comprendre leurs e ?ets - Concevoir un plan d'expérience - Déterminer la raison du plan d'expérimentation - Décrire les di ?érences entre le modèle physique et un plan d'expérience DOE Design Of Experiment Expliquer une expérimentation OFAT et ses faiblesses -Visualiser les e ?ets principaux sous forme de graphe d'interactions déterminer quels e ?ets et intéractions peuvent être signi ?catives - Créer un plan factoriel complet Phase Control ? Expérimentation avancée - Utiliser les résultats d'une DOE pour déterminer le degré d'amélioration du processus à travers une méthode de description ascendante descendante - Analyse de Capabilité - Comprendre l'importance de la capabilité du processus dans la phase de contrôle - Sélectionner la bonne méthode pour l'analyse de capabilité basée sur le type de distribution de données du processus - Interpréter les sorties des fonctions