# data[].attributes.body
I don´t know anything about it

# data[].attributes.body
Conozco la interfaz pero no usa/elegir las diferentes herramientas que ofrece el software para realizar un análisis/ estudio

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I don't know anything about this training.

# data[].attributes.subject
I don't know anything about this training.

# data[].attributes.body
Just i ear sometimes about this Software

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We will learn about how to use minitab

# data[].attributes.headline
I don't know about this topic, but I would like to learn a lot

# data[].attributes.subject
I don't know about this topic, but I would like to learn a lot

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Undertand the differents techniques and possibilitys that offers Minitab and how that can help to my daily work.

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Download Limit Reached

The maximum number of downloads for this file-link is reached, please contact the owner / administrator of this link.

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Share, sync and backup your files online

# data[].attributes.headline
I would like to have a good level in this program after this course

# data[].attributes.subject
I would like to have a good level in this program after this course

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Usar el software como herramienta de soporte para análisis estadístico con los datos que se obtienen de producción

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I would like to know the bases of this topic and when I can use it

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Easy way to make correlations.
Standards (if existing) on report creations either for TKP or globally.
Shortcuts to use the software.

# data[].attributes.headline
I would like to learn how use this software, the use of each tool the Minitap.

# data[].attributes.subject
I would like to learn how use this software, the use of each tool the Minitap.

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- Identificar puntos atípicos, analizarlos y eliminarlos
- Variables latentes
- Modas puntos que sobresalen
- Interpretación de resultados de MSA
- Control Charts

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Yesterday I learned to find some menus for using different analizys and graphs. I learned some terms about the sofware and the logistics. Now I know interpret graphs a litle bit more

# data[].attributes.body
-Familiarization with the SW and the different tabs on it.
-Good knowledge on how to create graphs and how to order data. This is a great help because data with no organization sometimes is not useful.
-Understanduing of concepts such as BIAS, CgK and CpK.
-How to interpretate Pvalue
-Recognitions of atipic points
-Data interpretation from different perspectives

# data[].attributes.headline
Aprendí varias herramientas de minitap para poder revisar si el proceso es preciso o centrado, aprendí que es lo que significa cpk y cgk, que eran variables latentes y valores atípicos, cuánta variación debe tener mi proceso al igual que la desviación estándar.

# data[].attributes.subject
Aprendí varias herramientas de minitap para poder revisar si el proceso es preciso o centrado, aprendí que es lo que significa cpk y cgk, que eran variables latentes y valores atípicos, cuánta variación debe tener mi proceso al igual que la desviación estándar.

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La diferencia de como mide cada operador.
Checar las piezas de scrap.
MSA

# data[].attributes.headline
I learned about the variables, median, atypic points. I liked to know more about the subject of MSA, about control chart. I liked more to know how to handle MINITAB

# data[].attributes.subject
I learned about the variables, median, atypic points. I liked to know more about the subject of MSA, about control chart. I liked more to know how to handle MINITAB

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Aprendí que los datos tienen muchas interpretaciones y que hay que buscar la mejor de ellas.
Que debemos tomar en cuanto tanto la ética como el panorama completo al hacer un análisis.
Aprendí también que depende de las características con las que cuentan nuestros datos, podemos emplear diferentes métodos de evaluación.
De igual forma comprendí que debemos tomar en cuenta todas las variables de nuestro proceso que nos parezcan irrelevantes, hasta que no tengamos un dato contundente que nos demuestre lo contrario. (P-value)
Por último quisiera mencionar que aprendí también a interpretar varios tipos de gráficas, y que esto puede darnos una guía, pero siempre es necesario tener el dato numérico.

# data[].attributes.body
Aprendí más acerca de la interpretación de los datos y graficas, además de lo importante que es analizar cada una de ellas porque puede que algunos de esos datos atípicos pueda ser la respuesta a nuestro problema. También de que sin un P-value no vale nada el análisis, es como si fuera una suposición solamente

# data[].attributes.body
Conociendo, estudiando y practicando los conceptos vistos en el curso para poder aplicarlos en mi área de trabajo, con la practica yo creo que iré mejorando en el software