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This book reports a literature review on kaizen, its industrial applications, critical success factors, benefits gained, journals that publish about it, main authors (research groups) and universities. Kaizen is treated in this book in three stages: planning, implementation and control. The authors provide a questionnaire designed with activities in every stage, highlighting the benefits gained in each stage. The study has been applied to more than 400 managers and leaders in continuous improvement in Mexican maquiladoras. A univariate analysis is provided to the activities in every stage. Moreover, structural equation models associating those activities with the benefits gained are presented for a statistical validation. Such a relationship between activities and benefits helps managers to identify the most important factor affecting their benefits and financial income.

Engineering economics. --- Engineering economy. --- Production management. --- Statistics . --- Engineering Economics, Organization, Logistics, Marketing. --- Production. --- Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences.

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Examine and solve the common misconceptions and fallacies that non-statisticians bring to their interpretation of statistical results. Explore the many pitfalls that non-statisticians—and also statisticians who present statistical reports to non-statisticians—must avoid if statistical results are to be correctly used for evidence-based business decision making. Victoria Cox, senior statistician at the United Kingdom’s Defence Science and Technology Laboratory (Dstl), distills the lessons of her long experience presenting the actionable results of complex statistical studies to users of widely varying statistical sophistication across many disciplines: from scientists, engineers, analysts, and information technologists to executives, military personnel, project managers, and officials across UK government departments, industry, academia, and international partners. The author shows how faulty statistical reasoning often undermines the utility of statistical results even among those with advanced technical training. Translating Statistics into Better Decisions teaches statistically naive readers enough about statistical questions, methods, models, assumptions, and statements that they will be able to extract the practical message from statistical reports and better constrain what conclusions cannot be made from the results. To non-statisticians with some statistical training, this book offers brush-ups, reminders, and tips for the proper use of statistics and solutions to common errors. To fellow statisticians, the author demonstrates how to present statistical output to non-statisticians to ensure that the statistical results are correctly understood and properly applied to real-world tasks and decisions. The book avoids algebra and proofs, but it does supply code written in R for those readers who are motivated to work out examples. Pointing along the way to instructive examples of statistics gone awry, Translating Statistics into Better Decisions walks readers through the typical course of a statistical study, progressing from the experimental design stage through the data collection process, exploratory data analysis, descriptive statistics, uncertainty, hypothesis testing, statistical modelling and multivariate methods, to graphs suitable for final presentation. The steady focus throughout the book is on how to turn the mathematical artefacts and specialist jargon that are second nature to statisticians into plain English for corporate customers and stakeholders. The final chapter neatly summarizes the book’s lessons and insights for accurately communicating statistical reports to the non-statisticians who commission and act on them. Readers will • Recognize and avoid common errors and misconceptions that cause statistical studies to be misinterpreted and misused by non-statisticians in organizational settings • Gain a practical understanding of the methods, processes, capabilities, and caveats of statistical studies to improve the application of statistical data to business decisions • See how to code statistical solutions in R.

Leadership. --- Statistics . --- Business Strategy/Leadership. --- Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance. --- Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences.

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Ein Statistik Buch ausdrücklich für Nichtmathematiker und in unkonventioneller Darstellungsweise. Statistik kann auch witzig sein - gewürzt mit Humor und Cartoons! Die Statistik ist als Teilgebiet der berüchtigten Mathematik in sehr vielen Studiengängen gefürchtet. Gerade in nichttechnischen Fächern, wie Sozialwissenschaften, Politologie oder Psychologie stellt die Statistik als wichtiges Werkzeug eine unangenehme Hürde für anderweitig interessierte Studierende dar. Aber auch in vielen technischen und naturwissenschaftlichen Bereichen, wo die manchmal seltsam anmutenden mathematischen Methoden der Statistik Anwendung finden, müssen sich die Studierenden mit diesem Thema auseinandersetzen. Auch für die Statistik gilt: Man kann dieses theoretische und abstrakte Gebiet oft sehr viel anschaulicher als in den meisten Lehrbüchern darstellen. Mit einer bereits nicht nur statistisch bewährten unkonventionellen Ausführung analog zu „Keine Panik vor Mechanik!“ und „Keine Panik vor Thermodynamik!“ lässt sich für viele ein einfacher Zugang zur Statistik finden und eine Brücke zu den ernsteren und theoretischen Lehrbüchern für Experten schlagen. Der Inhalt Erstmal Locker bleiben: Es fängt ganz einfach an! - Keine Taten ohne Daten! - Kombiniere, Dr. Watson - Kombinatorik - Es war einmal ein Merkmal - Lage und Streuung - Es war zweimal ein Merkmal - Vom Rechnen mit dem Zufall - Das A und O der Wahrscheinlichkeitsverteilungen - Im Angebot: Spezielle Verteilungen - Parameterschätzung, Mr. Spock lässt grüßen - Zum Nachtisch: Hypothesentests - Aufgaben mit Lösungsweg - Tabellen ohne Ende Die Zielgruppe Die Zielgruppe ist äußerst groß: Nahezu alle Studiengänge angefangen von Agrarwissenschaften über Ethnologie, Kulturwissenschaften bis hin zur Zytologie beinhalten Statistik. Das Buch ist sowohl als Studienhelfer als auch als Nachschlagewerk in der Praxis gedacht. Die Autoren Dr. Markus Oestreich Dr. Oliver Romberg.

Statistics . --- Applied mathematics. --- Engineering mathematics. --- Mechanical engineering. --- Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences. --- Mathematical and Computational Engineering. --- Mechanical Engineering. --- Applications of Mathematics.

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Die Statistik ist als Teilgebiet der berüchtigten Mathematik in sehr vielen Studiengängen gefürchtet. Gerade in nichttechnischen Fächern, wie Sozialwissenschaften, Politologie oder Psychologie stellt die Statistik als wichtiges Werkzeug eine unangenehme Hürde für anderweitig interessierte Studierende dar. Aber auch in vielen technischen und naturwissenschaftlichen Bereichen, wo die manchmal seltsam anmutenden mathematischen Methoden der Statistik Anwendung finden, müssen sich die Studierenden mit diesem Thema auseinandersetzen. Auch für die Statistik gilt: Man kann dieses theoretische und abstrakte Gebiet oft sehr viel anschaulicher als in den meisten Lehrbüchern darstellen und das Ganze noch mit Humor und Cartoons würzen. Statistik kann auch witzig sein! Mit einer bereits nicht nur statistisch bewährten unkonventionellen Darstellungsweise analog zu „Keine Panik vor Mechanik!“ und „Keine Panik vor Thermodynamik!“ lässt sich für viele ein einfacher Zugang zur Statistik finden und eine Brücke zu den ernsteren und theoretischen Lehrbüchern für Experten schlagen. Der Inhalt Erstmal Locker bleiben: Es fängt ganz einfach an! - Keine Taten ohne Daten! - Kombiniere, Dr. Watson - Kombinatorik - Es war einmal ein Merkmal - Lage und Streuung - Es war zweimal ein Merkmal - Vom Rechnen mit dem Zufall - Das A und O der Wahrscheinlichkeitsverteilungen - Im Angebot: Spezielle Verteilungen - Parameterschätzung, Mr. Spock lässt grüßen - Zum Nachtisch: Hypothesentests - Aufgaben mit Lösungsweg - Tabellen ohne Ende Die Zielgruppe Die Zielgruppe ist äußerst groß: Nahezu alle Studiengänge angefangen von Agrarwissenschaften über Ethnologie, Kulturwissenschaften bis hin zur Zytologie beinhalten Statistik. Das Buch ist sowohl als Studienhelfer als auch als Nachschlagewerk in der Praxis gedacht. Die Autoren Dr. Markus Oestreich Dr. Oliver Romberg.

Statistics . --- Applied mathematics. --- Engineering mathematics. --- Mechanical engineering. --- Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences. --- Mathematical and Computational Engineering. --- Mechanical Engineering. --- Applications of Mathematics.

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This volume presents state of the art theories, new developments, and important applications of Partial Least Square (PLS) methods. The text begins with the invited communications of current leaders in the field who cover the history of PLS, an overview of methodological issues, and recent advances in regression and multi-block approaches. The rest of the volume comprises selected, reviewed contributions from the 8th International Conference on Partial Least Squares and Related Methods held in Paris, France, on 26-28 May, 2014. They are organized in four coherent sections: 1) new developments in genomics and brain imaging, 2) new and alternative methods for multi-table and path analysis, 3) advances in partial least square regression (PLSR), and 4) partial least square path modeling (PLS-PM) breakthroughs and applications. PLS methods are very versatile methods that are now used in areas as diverse as engineering, life science, sociology, psychology, brain imaging, genomics, and business among both academics and practitioners. The selected chapters here highlight this diversity with applied examples as well as the most recent advances. Integrates theoretical and methodological advances from recognized leaders in the field, including the conference's invited speakers Important applications in domains such as genomics, brain imaging, sensory analysis, marketing, psychometrics and information systems Covers PLS regression, PLS path modeling and developments that go beyond PLS specific methods, extending to other component-based and multi-block or multi-way methods .

Statistics . --- Neural networks (Computer science) . --- Statistical Theory and Methods. --- Mathematical Models of Cognitive Processes and Neural Networks. --- Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences.