| Желтый пояс |
|
Курс предназначен для ознакомления с основами методологии Лин Шесть Сигм. Желтые пояса могут участвовать в любых проектах совершенство- вания как члены команды. |
| подробнее... |
| Зеленый пояс |
|
Курс предназначен для лидеров простых и средних по сложности проектов совершенствования. Зеленые Пояса владеют большинством инстру- ментов Лин Шесть Сигм. |
| подробнее... |
| Черный пояс |
|
Курс предназначен для лидеров любых по слож- ности проектов Лин Шесть Сигм. Черные Пояса играют ключевую роль в развитии программы Лин Шесть Сигм в компании. |
| подробнее... |
| Чемпион |
|
Курс предназначен для руководителей, в чьих подразделениях выпол- няются проекты Лин Шесть Сигм. Чемпион должен хорошо понимать философию Лин Шесть Сигм и свою роль в оказании поддержки проектам улучшения. |
| подробнее... |
| 5С - рациональная организация рабочего пространства |
| Курс предназначен для специалистов, начинающих знакомиться с методологией Лин. Методика 5С позволяет существенно увеличить эффективность как производственных, так и обслуживающих процессов. |
| подробнее... |
Глоссарий
Рус |
Eng |
| Поиск по глоссарию: |
Коэффициент детерминации
English name: Coefficient of determination
Коэффициент детерминации для общего случая характеризует долю вариации результативного признака y, объясняемую регрессионной моделью (т.е. вариацией выбранных в модели нескольких факторов).
Для линейного случая с двумя переменными, когда вариация результативного признака объясняется варицией одной переменной, коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции (обозначаемый R2 или r2), показывающий, какой процент вариации переменной y объясняется влиянием переменной x. Коэффициент детерминации может изменяться от 0 до 1.
Например, R2 = 0,8 – 80% вариации переменной y объясняется регрессионной моделью (или влиянием одной переменной x для парного линейного случая); R2 = 0 – отсутствие взаимосвязи между признаком y и регрессионной моделью (или отсутствие взаимосвязи между двумя переменными для парного линейного случая).
Принято считать:
если R2 > 0,7, то наблюдается сильная взаимосвязь;
если R2 > 0,4 и R2 < 0,7, то наблюдается слабая взаимосвязь;
если R2 < 0,4, то взаимосвязь не наблюдается или очень мала.
Читайте также: График рассеяния, Коэффициент корреляции.
|
Наиболее часто используемые термины: Критические для качества характеристики (CTQC) |