Quiz – Spaß mit Statistik – BNB-Qualitätstatistik und Training

Spass mit Statistik

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4 Stimmen, 4 Ø

472

Spass mit Statistik – 15 zufällige Fragen aus unterschiedlichsten Bereichen der Qualitätsstatistik

Testen Sie Ihr Wissen rund um die Qualitätsdatenanalyse

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1 / 15

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

Machine Learning ist eine Unterkategorie von Deep Learning, die auf neuronalen Netzen basiert.

Es gibt keinen Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning.

Deep Learning ist eine Unterkategorie von Machine Learning, die auf neuronalen Netzen basiert.

2 / 15

Was ist ein Neuron in einem neuronalen Netzwerk?

Ein Bestandteil des Netzwerks, das Eingangsdaten transformiert und an das nächste Neuron weiterleitet.

Eine mathematische Funktion, die Daten transformiert.

Ein Dateneingangspunkt an einer Verzweigung des Netzwerks.

3 / 15

Die dargestellte Qualitätsregelkarte stellt…

…die Mittelwerte von unabhängigen Stichproben über die Zeit dar

…den Median und Spannweite als Eingriffsgrenzen dar

…den Mittelwert und Spannweite als Eingriffsgrenzen dar

…die Mittelwerte abhängiger Stichproben über die Zeit dar

4 / 15

Welche Aussage, in Bezug auf das dargestellte Wahrscheinlichkeitsnetz, ist richtig?

Die Daten sind Normalverteilt

Der Stichprobenumfang ist für eine Verteilungsanalyse zu klein

Die Daten weichen signifikant von der Normalverteilung ab

Die Daten weichen nicht signifikant von der Normalverteilung ab

5 / 15

Wie viel Prozent aller Werte sollten sich bei einem zufällig streuenden Prozess innerhalb der Eingriffsgrenzen (plus/minus 3 Standardabweichungen) befinden?

Etwa 95%

Mindestens 100%

Etwa 99,99%

Etwa 99,73%

6 / 15

Was ist Ziel von Data-Mining?

Das Analysieren von Daten in Echtzeit.

Das Entdecken von Mustern und Zusammenhängen in großen Datenmengen.

Das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen.

7 / 15

Welches Streuungsmaß verliert kaum an Aussagekraft gegenüber der Grundgesamtheit, wenn Daten Ausreißer beinhalten?

Der Interquartilbereich

Die Standardabweichung

Die Spannweite

8 / 15

Was versteht man im Bereich der Datenanalyse unter „unüberwachtem Lernen“?

Beim unüberwachten Lernen werden Prognosemodelle entwickelt, die direkt in die Prozessoptimierung übernommen werden können.

Beim unüberwachten Lernen trainiert sich das Modell von selbst.

Beim unüberwachten Lernen gibt es keine gelabelten Daten (Keine Zielgröße, Y).

9 / 15

Dargestellt ist ein Streudiagramm. Was ist hier zu erkennen?

Keine Korrelation zwischen Qualitätsmerkmal X1 und Qualitätsmerkmal X2

Eine positive Korrelation zwischen Qualitätsmerkmal X1 und Qualitätsmerkmal X2

Eine negative Korrelation zwischen Qualitätsmerkmal X1 und Qualitätsmerkmal X2

10 / 15

Die statistische Versuchsplanung (DOE) kennt man auch als…

…Trial und Error Methode

…Methode des steilsten Anstiegs

…OFAT – One Factor At Time

…Gleichzeitige- oder Mulitparameterexperimente

11 / 15

Was versteht man bei Klassifikationsaufgaben unter „False Negatives“?

Klassifikationen, die richtig der Klasse "Negatives" zugeordnet wurden.

Klassifikationen, die fälschlicherweise der Klasse "Negatives" zugeordnet wurden.

Klassifikationen, die fälschlicherweise der Klasse "Positives" zugeordnet wurden.

12 / 15

Wie hoch ist bei einem zufällig streuenden Prozess und unabhängigen Stichproben die Wahrscheinlichkeit in etwa, dass 2 Ausreißer direkt hintereinander in einer standard QRK (+/-3s) angezeigt werden?

99,73% * 99,73%

(100%-99,73%) * (100%-99,73%)

(100%-99,73%) + (100%-99,73%)

13 / 15

Dargestellt die zufällige Streuung eines Qualitätsmerkmals inklusive Spezifikationsgrenzen. Ist die Sicherstellung der Produktqualität mit Hilfe der statsitischen Prozesskontrolle (SPC) möglich?

Ja, denn die Spezifikationsgrenzen befinden sich innerhalb Eingriffsgrenzen.

Produktqualität kann nicht mit Hilfe statistischer Methoden unterstützt oder gewährleistet werden.

Nein, denn die Spezifikationsgrenzen befinden sich innerhalb Eingriffsgrenzen.

14 / 15

Dargestellt sind Zeitreihendiagramme für vier Stichproben (A, B, C und D). Welche Antwort ist richtig?

A streut weniger als B. B mehr als C. D unterliegt einem Trend

A, B, C und D sind stabil über die Zeit (statistisch beherrscht)

A streut weniger als B. B mehr als C. D unterliegt keinem Trend

15 / 15

Welcher der drei genannten Lageparameter reagiert „empfindlich“ auf Ausreißer in Daten?

Der Modalwert

Der arithmetische Mittelwert

Der Median

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3 Stimmen, 4.7 Ø

10 Fragen – Grundlagen Qualitätsstatistik

Es erwarten Sie 10 zufällig ausgewählte Fragen aus der Kategorie „Grundlagen Qualitätstatistik“.

Wir wünschen viel Spaß und Erfolg!

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1 / 10

Was versteht man in den Datenwissenschaften unter „aggregieren“?

Statistische Modellanalysen in der Landwirtschaft (Agrar)

Das Zusammenfassen gleichartiger Daten

Zusammenfassen von Daten in Tabellen, um „Löcher“ in den Daten zu schließen

Das zusammenfassen von Daten über einen definierten "Zeitraum" (z.B. je Monat, Batch, Stunde…)

2 / 10

Wobei handelt es sich um keine „qualitativen Merkmale?

Länge und Breite

Farbe und Haptik

Fehler- und Güteklassen

Schulnoten und Anzahlen

3 / 10

Welches Streuungsmaß verliert kaum an Aussagekraft gegenüber der Grundgesamtheit, wenn Daten Ausreißer beinhalten?

Der Interquartilbereich

Die Standardabweichung

Die Spannweite

4 / 10

Welcher p-Wert für einen t-Test passt am ehesten zur dargestellten Grafik?

0,05

Annähernd 1

0,145

0,001

5 / 10

Wobei handelt es sich um keine „qualitativen Merkmale?

Länge und Breite

Fehler- und Güteklassen

Schulnoten und Anzahlen

Farbe und Haptik

6 / 10

Was kostet eine Zitrone?

7 / 10

Welche Aussage, in Bezug auf das dargestellte Wahrscheinlichkeitsnetz, ist richtig?

Die Daten weichen signifikant von der Normalverteilung ab

Die Daten sind Normalverteilt

Die Daten weichen nicht signifikant von der Normalverteilung ab

8 / 10

Dargestellt ist ein Streudiagramm mit zwei korrelierenden Qualitätsmerkmalen. Welcher berechnete Korrelationskoeffizient (r) passt am ehesten zu dieser Grafik?

Korrelationskoeffizient etwa -0,9

Korrelationskoeffizient etwa +0,9

Korrelationskoeffizient etwa +0,1

9 / 10

Was versteht man in den Datenwissenschaften unter „Binning“?

In den klassischen Datenanalyse kennt man die IST-Analyse. Im Data-Mining die BIN-Analyse. Daher der Begriff Binning.

Das Entfernen von „Ausreißern“

Das entfernen fehlerhafter Beobachtungen

Das zusammenfassen von Messwerten in Intervalle, um bspw. den Einfluss von Messfehlern zu reduzieren

10 / 10

Wofür steht in den Datenwissenschaften und im Kontext I4.0 die Abkürzung AI?

Ars Informatica

Artificial Intelligence

Analytical Information

Added Interest

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1 Stimmen, 4 Ø

10 Fragen – Messsystemanalyse (MSA) und Statistische Prozesskontrolle (SPC)

Es erwarten Sie 10 zufällig ausgewählte Fragen aus der Kategorie „Zur Messsystemanalyse (MSA) und Statistische Prozesskontrolle (SPC) in der Qualitätsstatistik“.

Wir wünschen viel Spaß und Erfolg!

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1 / 10

Bei einer Attributiven MSA wurde das Qualitätsmerkmale mit Scores von 1-5 bewertet. „1 für sehr gut“ bis „5 sehr schlecht“. Welchem Skalenniveau unterliegt diese Bewertung?

Das Qualitätsmerkmal ist Ordinal skaliert.

Das Qualitätsmerkmal ist Nominal skaliert.

Das Qualitätsmerkmal ist Binär skaliert.

2 / 10

Dargestellt eine normalverteilte Streuung eines Qualitätsmerkmals inklusive Spezifikationsgrenzen. Ist die Sicherstellung der Produktqualität mit Hilfe der statsitischen Prozesskontrolle (SPC) möglich?

Ja, denn die Spezifikationsgrenzen sind deckungsgleich mit den Eingriffsgrenzen.

Bedingt, denn die Spezifikationsgrenzen sind deckungsgleich mit den Eingriffsgrenzen.

Produktqualität kann nicht mit Hilfe statistischer Methoden unterstützt oder gewährleistet werden.

3 / 10

Was ist der Zweck der Attribute MSA?

Bestimmung der Messunsicherheit.

Bewertung der Fähigkeit des Messsystems, qualitative Merkmale zu messen.

Überprüfung der Linearität des Messsystems.

4 / 10

Produktqualität kann nicht mit Hilfe statistischer Methoden unterstützt oder gewährleistet werden.

Nein, denn die Spezifikationsgrenzen befinden sich außerhalb der Eingriffsgrenzen.

Ja, denn die Spezifikationsgrenzen befinden sich außerhalb der Eingriffsgrenzen.

5 / 10

Bei einer Messsystemanalyse (MSA) Verfahren II, für eine Durchmesserprüfung in Millimeter [mm] beträgt die Streuung R&R (gesamt) 0,0147. Welche Aussage ist richtig?

Dieser Wert wird nur für die Prozentrechnung benötigt und liefert keine weiteren Informationen.

Der Unsicherheitsbereich des Messsystems beträgt 0,0147 [mm].

Das Messsystems verursacht 0,0147% der Streuung der in der Untersuchung.

6 / 10

Was benötigt man bei Messsystemanalyse (MSA) Verfahren II mindestens, um die Wiederhol- und die Vergleichpräzision berechnen zu können?

Mindestens 1 Prüfer, 2 Teile und 2 Wiederholmessungen je Prüfer und Teil.

Mindestens 2 Prüfer, 2 Teile und 2 Wiederholmessungen je Prüfer und Teil.

Mindestens 2 Prüfer, 1 Teile und 1 Wiederholmessung je Prüfer und Teil.

7 / 10

Die dargestellte Qualitätsregelkarte stellt…

…die Mittelwerte von Stichproben innerhalb der statistischen Eingriffs-grenzen dar

…die Mittelwerte von Stichproben inkl. Spezifikationsgrenzen dar

…einen signifikanten Trend der Streuung über die Zeit dar

…einen deutlichen Trend der Mediane über die Zeit dar

8 / 10

Die dargestellte Qualitätsregelkarte stellt…

…einen deutlichen Trend der Mediane über die Zeit dar

…die Mittelwerte von Stichproben innerhalb der statistischen Eingriffsgrenzen dar

…die Mittelwerte von Stichproben inkl. Spezifikationsgrenzen dar

9 / 10

Welche Art von Messsystemanalyse sollte für diskrete Messungen durchgeführt werden?

R&R-Analyse.

Attribute MSA.

Gage Linearity and Bias Study (GLB).

10 / 10

Was ist der Unterschied zwischen SPC und QC im wörtlichen Sinne?

SPC und QC sind synonyme Begriffe und bedeuten eigenlich das Gleiche.

SPC bezieht sich auf die Überwachung von Prozessen, während QC sich auf die Überprüfung von Produkten bezieht.

SPC bezieht sich auf die Überwachung von Produkten, während QC sich auf die Überprüfung von Prozessen bezieht.

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