统计分析

1. CFDA2016年第173号《医疗器械生产企业质量控制与成品放行指南》中要求医疗器械行业在生产和质量管理中运用统计技术进行分析和预测。 2. FDA要求医疗器械行业抽样方案应当具有统计学依据，应当对统计推断的置信度进行分析，确保抽检的样品具有代表性。 3. 企业应当收集与产品质量控制、成品放行相关的质量控制运行数据，采用适当的统计技术，定期对相关数据进…

Minitab中的正态性检验提供了三种方法：Anderson-Darling（AD），Ryan-Joiner（RJ）和Kolmogorov-Smirnov（KS）。AD检验是默认的，那它在检验非正态的时候是不是最好的方法呢？

量具 R&R 研究可以告诉您测量系统生成的数据是否值得信赖。遗憾的是，严格的数据要求和其他限制可能会让量具 R&R 研究难以进行分析，并可能无法解释所有重要因子。

可靠产品设计的5项技术04-验证和改进可靠性

生活中不存在尽善尽美；100% 事故预防几乎不可能。在食品安全遭到破坏时，失效模式和效应分析 (FMEA) 可以提供帮助。

在进行回归分析、实验设计分析过程中，我们在得到回归模型后需要进行“残差分析”。

虽然数据分析确实对提高质量至关重要，但六西格玛的大多数分析并不难理解，即使您对统计数据不是很了解。

Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量…

在数据科学中，通常会使用统计信息来描述和汇总数据。本节介绍几个具有此类功能的描述性统计数据。

我经常被问到这样的问题：“做假设检验时，需要的样本量是多少”， “我的实验究竟需要多少样本才有意义呢？”，这类问题可以通过功效与样本量计算来解决。

未来企业的竞争就是生态圈的竞争。供应商和客户作为一个企业在生态圈中的上游和下游，企业对二者信息是否能够有效整合，以及是否能够在企业内部畅通无阻的共享应用，直接关系到企业在市场竞争中的地位。而要实现上下游的打通，方便企业内部相关业务的运转以及信息流通，做好客商主数据的管理至关重要。

2002、2006、2010、2014 年的冠军得主分别为巴西、意大利、西班牙和德国，基本上遵循了“风水轮流转”的规律。现在，每年世界杯上演之前，数据科学家、投行和 AI 研究机构都会出来做一下预测。相比于当年风头大盛但短命的章鱼保罗来说，现在的专家和机构预测世界杯用上了机器学习、大数据等方法，理论上来说预测结果会更加有准头。但是，事实上真是这样吗？

数据产品经理们需要具备的四大核心能力：数据分析、产品设计、项目管理和平台思维。