व्यावहारिक सांख्यिकी में उन्नत प्रमाणपत्र

व्यावहारिक सांख्यिकी में उन्नत प्रमाणपत्र

व्यावहारिक सांख्यिकी में उन्नत प्रमाणपत्र सबसे अधिक बारीकी से उनके काम से संबंधित हैं जो सांख्यिकीय तरीकों में एक ठोस शिक्षा चाहते हैं, जो इंजीनियरों, वैज्ञानिकों, विश्लेषकों, और अन्य पेशेवरों के लिए बनाया गया है। इस कार्यक्रम के स्नातक प्रयोगात्मक डिजाइन के माध्यम से प्रक्रियाओं प्रतिगमन के माध्यम से अपने एनोवा के माध्यम से प्रक्रियाओं, मॉडल प्रक्रियाओं में बदलाव की विशेषताएँ, और अनुकूलन करने के लिए सक्षम हो जाएगा। ऐच्छिक के आधार पर, स्नातकों को भी मजबूत प्रक्रियाओं और उत्पादों का निर्माण उन्नत प्रयोगात्मक डिजाइन तकनीकों का प्रदर्शन, समय श्रृंखला मॉडल बनाने, बहुभिन्नरूपी रिश्तों का अध्ययन, या उत्पादों की विश्वसनीयता की जांच करने में सक्षम हो सकता है। पाठ्यक्रम एक स्टैंड-अलोन क्रेडेंशियल के रूप में पूरा या व्यावहारिक सांख्यिकी में एमएस की डिग्री की ओर लागू किया जा सकता है।

प्रवेश

इस उन्नत प्रमाणपत्र कार्यक्रम के लिए प्रवेश किया है, जो एक मान्यता प्राप्त कॉलेज या विश्वविद्यालय से एक स्तर के डिग्री के योग्य धारकों के लिए प्रदान किया जाएगा:

• एक स्वीकार्य जीपीए (3.0) की सिफारिश की
• स्वीकार्य संभाव्यता और आँकड़े कॉलेज क्रेडिट।
• कम से कम एक 3.0 GPA के साथ गणित में एक कोर्स,। (विश्वविद्यालय स्तर की पथरी के लिए आवश्यकताओं को व्यावहारिक सांख्यिकी में एमएस के लिए नहीं, बल्कि इस एडवांस्ड सर्टिफिकेट के लिए आवश्यकताओं को लागू करने के लिए ध्यान दें।)

इन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए असफल आवेदकों जो एक आकस्मिक आधार पर भर्ती किया जा सकता है - वे पहले प्रमाणपत्र कार्यक्रम में मैट्रिक करने के लिए इन आवश्यक शर्तें पूरी करने के लिए आवश्यक हो जाएगा।

प्रवेश परीक्षा के लिए आवश्यक नहीं कर रहे हैं। हालांकि, जिनकी मूल भाषा अंतरराष्ट्रीय छात्रों को अंग्रेजी में कम से कम 550 की एक TOEFL स्कोर होगा नहीं है (कागज पर आधारित) या 213 (कंप्यूटर आधारित)।

प्रथम वर्ष

• अनुप्रयुक्त रैखिक मॉडल - प्रतिगमन
• एप्लाइड रैखिक मॉडल - एनोवा

• लीन सिक्स सिग्मा बुनियादी बातें
• सांख्यिकीय गुणवत्ता नियंत्रण
• प्रयोगों की रूप रेखा
• सांख्यिकीय डेटा खनन के सिद्धांत
• गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकी और बूटस्ट्रैपिंग
• बहुभिन्नरूपी विश्लेषण
• टाइम्स सीरीज विश्लेषण और पूर्वानुमान
• क्लिनिकल परीक्षणों का डिज़ाइन और विश्लेषण
• श्रेणीबद्ध डेटा विश्लेषण