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मॉड्यूल 1. डेटा विवरण और अन्वेषण

1.1. सांख्यिकी का परिचय

1.1.1. सांख्यिकी में बुनियादी अवधारणाएँ
1.1.2. अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण या वर्णनात्मक सांख्यिकी का उद्देश्य
1.1.3. चरों के प्रकार और मापन पैमाने
1.1.4. राउंडिंग और वैज्ञानिक संकेतन

1.2. सांख्यिकीय आंकड़ों का सारांश

1.2.1. आवृत्ति वितरण टेबल
1.2.2. आवृत्ति वितरणः
1.2.3. चित्रमय निरूपण
1.2.4. विभेदक आरेख
1.2.5. समाकलन आरेख

1.3. एक आयामी वर्णनात्मक सांख्यिकी

1.3.1. केंद्रीय स्थिति विशेषताएँः मध्यमान मध्यम मोड
1.3.2. अन्य पद विशेषताएँ: चतुर्थांश, डिसाइल्स और प्रतिशत
1.3.3. फैलाव विशेषताएँ: भिन्नता और मानक विचलन (नमूना और जनसंख्या) सीमा, अंतर-चतुर्थक सीमा
1.3.4. सापेक्षिक फैलाव विशेषताएँ
1.3.5. विशिष्ट अंक
1.3.6. आकृति विशेषताएँः सममिति और कर्टोसिस

1.4. एक चर के अध्ययन में पूरक

1.4.1. अन्वेषणात्मक विश्लेषणः बॉक्स प्लॉट और अन्य ग्राफ
1.4.2. परिवर्तनशील चर
1.4.3. अन्य औसत ज्यामितीय, हार्मोनिक, चतुर्भुज
1.4.4. चेबीशेव की असमानता

1.5. द्वि-आयामी वर्णनात्मक सांख्यिकी

1.5.1. द्वि-आयामी आवृत्ति वितरण
1.5.2. दोहरी प्रविष्टि सांख्यिकीय तालिकाएँ। सीमांत और सशर्त वितरण
1.5.3. स्वतंत्रता और कार्यात्मक निर्भरता की अवधारणाएँ
1.5.4. चित्रमय निरूपण

1.6. दो चरों के अध्ययन में पूरक

1.6.1. द्वि-आयामी वितरण की संख्यात्मक विशेषताएँ
1.6.2. संयुक्त, सीमांत और सशर्त क्षण
1.6.3. सीमांत और सशर्त उपायों के बीच संबंध

1.7. प्रतिगमन

1.7.1. सामान्य प्रतिगमन रेखा
1.7.2. प्रतिगमन वक्र 
1.7.3. रैखिक समायोजन
1.7.4. भविष्यवाणी और त्रुटि

1.8. सहसंबंध

1.8.1. सहसंबंध की अवधारणा
1.8.2. सहसंबंध के कारण
1.8.3. पियर्सन के सहसंबंध गुणांक
1.8.4. सहसंबंध विश्लेषण

1.9. विशेषताओं के बीच सहसंबंध

1.9.1. स्पीयरमैन गुणांक
1.9.2. केंडल गुणांक
1.9.3. ची-स्क्वायर गुणांक

1.10. समय श्रृंखला का परिचय
1.10.1. समय श्रृंखला
1.10.2. यादृच्छिक प्रक्रियाएँ

1.10.2.1. स्थिर प्रक्रियाएँ
1.10.2.2. गैर-स्थिर प्रक्रियाएँ

1.10.3. मॉडल
1.10.4. अनुप्रयोग

मॉड्यूल 2. प्रोग्रामिंग

2.1. प्रोग्रामिंग का परिचय

2.1.1. कंप्यूटर की मूल संरचना
2.1.2. सॉफ्टवेयर
2.1.3. प्रोग्रामिंग भाषाएँ
2.1.4. सॉफ्टवेयर अनुप्रयोग का जीवन चक्र

2.2. एल्गोरिथम डिज़ाइन

2.2.1. प्रॉब्लेम सोलविंग
2.2.2. वर्णनात्मक तकनीकें
2.2.3. एल्गोरिथम तत्व और उनके संरचना

2.3. एक कार्यक्रम के तत्व

2.3.1. सी + + की उत्पत्ति और विशेषताएं
2.3.2. विकास पर्यावरण
2.3.3. विकास पर्यावरण
2.3.4. मौलिक डेटा के प्रकार
2.3.5. ऑपरेटर्स
2.3.6. अभिव्यक्ति
2.3.7. बयान
2.3.8. डेटा इनपुट और आउटपुट

2.4. वाक्यों पर नियंत्रण रखें

2.4.1. बयान
2.4.2. शाखाएँ
2.4.3. लूपस

2.5. अमूर्तता और प्रतिरूपकता: कार्य

2.5.1. मॉड्यूलर डिजाइन
2.5.2. कार्य और उपयोगिता की अवधारणा
2.5.3. एक कार्य की परिभाषा
2.5.4. फ़ंक्शन कॉल में निष्पादन प्रवाह
2.5.5. फ़ंक्शन प्रोटोटाइप
2.5.6. परिणाम वापसी
2.5.7. फ़ंक्शन को कॉल करना: मापदंड
2.5.8. संदर्भ और मूल्य द्वारा मापदंडपास करना
2.5.9. स्कोप पहचानकर्ता

2.6. स्थिर डेटा संरचनाएँ

2.6.1. मैट्रिसेस
2.6.2. मैट्रिसेस: पॉलीहेड्रा
2.6.3. खोज और छंटाई
2.6.4. चेनिंग जंजीरों के लिए I/O फ़ंक्शन
2.6.5. संरचना। यूनियन
2.6.6. नए प्रकार के डेटा

2.7. गतिशील डेटा संरचनाएँ: संकेत

2.7.1. अवधारणा। सूचक की परिभाषा
2.7.2. पॉइंटर ऑपरेटर और संचालन
2.7.3. पॉइंटर्स की सरणी
2.7.4. पॉइंटर्स और सरणी
2.7.5. चेन पॉइंटर्स
2.7.6. संरचना  पॉइंटर्स
2.7.7. मल्टीपल इनडायरेक्शन
2.7.8. फ़ंक्शन पैरामीटर्स
2.7.9. फंक्शन मापदंड के रूप में फंक्शन, संरचना और ऐरे को पास करना

2.8. फ़ाइलें

2.8.1. बुनियादी अवधारणाएं
2.8.2. फ़ाइल संचालन
2.8.3. फ़ाइलों के प्रकार
2.8.4. फ़ाइल संगठन
2.8.5. C++ फ़ाइलें का परिचय
2.8.6. फ़ाइलों का प्रबंधन

2.9. प्रत्यावर्तन

2.9.1. पुनरावर्ती की परिभाषा
2.9.2. पुनरावर्ती के प्रकार
2.9.3. फायदे और नुकसान
2.9.4. विचार
2.9.5. पुनरावर्ती-पुनरावृत्तीय रूपांतरण
2.9.6. पुनरावर्ती ढेर

2.10. परीक्षण और दस्तावेज़ीकरण

2.10.1. प्रोग्राम परीक्षण
2.10.2. व्हाइट बॉक्स परीक्षण
2.10.3. ब्लैक बॉक्स परीक्षण
2.10.4. परीक्षण उपकरण
2.10.5. प्रोग्राम संदर्भन

मॉड्यूल 3. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर I

3.1. एसपीएसएस पर्यावरण का परिचय

3.1.1. कैसे काम करता है एसपीएसएस
3.1.2. वस्तुओं को स्मृति से हटाने,बनाना और प्रविष्टि

3.2. एसपीएसएस में कंसोल

3.2.1. एसपीएसएस में कंसोल वातावरण
3.2.2. मुख्य नियंत्रण

3.3. लिपि एसपीएसएस में मोड

3.3.1. लिपि पर्यावरण
3.3.2. मुख्य आदेश

3.4. एसपीएसएस में वस्तुएँ

3.4.1. ओब्जेक्ट्स
3.4.2. फ़ाइल से डेटा पढ़ना
3.4.3. डेटा सहेजें
3.4.4. डेटा उत्पन्न करना

3.5. निष्पादन प्रवाह नियंत्रण संरचनाएँ

3.5.1. सशर्त संरचनाएँ
3.5.2. पुनरावृत्ति/पुनरावृत्ति संरचनाएँ
3.5.3. वेक्टर और सरणी

3.6. ओब्जेक्ट्स के साथ संचालन

3.6.1. ओब्जेक्ट्स का निर्माण
3.6.2. वस्तुओं का परिवर्तित करना
3.6.3. ऑपरेटर्स
3.6.4. किसी वस्तु के उपयोगिता तक कैसे पहुँचें: इंडेक्सिंग सिस्टम
3.6.5. नामों के साथ किसी वस्तु के उपयोगिता को भी प्राप्त करना
3.6.6. डेटा संपादक
3.6.7. सरल अंकगणितीय कार्य
3.6.8. गणना के साथ सरणियों

3.7. एसपीएसएस कार्य

3.7.1. लूप्स और वेक्टराइजेशन
3.7.2. अपने स्वयं के कार्यों का निर्माण करें

3.8. एसपीएसएस में ग्राफिक्स

3.8.1. ग्राफिक्स को संभालना

3.8.1.1. कई ग्राफिक्स उपकरणों को खोलना
3.8.1.2. ग्राफ लेआउट

3.8.2. ग्राफ़िकल फ़ंक्शन
3.8.3. ग्राफ मापदंड

3.9. एसपीएसएस पैकेज

3.9.1. एसपीएसएस लाइब्रेरी
3.9.2. एसपीएसएस पैकेज

3.10. एसपीएसएस सांख्यिकी

3.10.1. विचरण विश्लेषण का एक सरल उदाहरण
3.10.2. सूत्र
3.10.3. सामान्य कार्य

मॉड्यूल 4. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर II

4.1. आर पर्यावरण का परिचय

4.1.1. आर कैसे काम करता है
4.1.2. वस्तुओं को स्मृति से हटाने,बनाना और प्रविष्टि

4.2. आर में कंसोल

4.2.1. आर में कंसोल पर्यावरण
4.2.2. मुख्य नियंत्रण

4.3. लिपि आर में मोड

4.3.1. आर में कंसोल पर्यावरण
4.3.2. मुख्य आदेश

4.4. आर में वस्तु

4.4.1. ओब्जेक्ट्स
4.4.2. फ़ाइल से डेटा पढ़ना
4.4.3. डेटा सहेजें
4.4.4. डेटा उत्पन्न करना

4.5. निष्पादन प्रवाह नियंत्रण संरचनाएँ

4.5.1. सशर्त संरचनाएँ
4.5.2. पुनरावृत्ति/पुनरावृत्ति संरचनाएँ
4.5.3. वेक्टर और सरणी

4.6. ओब्जेक्ट्स के साथ संचालन

4.6.1. ओब्जेक्ट्स का निर्माण
4.6.2. वस्तुओं का परिवर्तित करना
4.6.3. ऑपरेटर्स
4.6.4. किसी वस्तु के उपयोगिता तक कैसे पहुँचें: इंडेक्सिंग सिस्टम
4.6.5. नामों के साथ किसी वस्तु के उपयोगिता को भी प्राप्त करना
4.6.6. डेटा संपादक
4.6.7. सरल अंकगणितीय कार्य
4.6.8. गणना के साथ सरणियों

4.7. आर में कार्य

4.7.1. लूप्स और वेक्टराइजेशन
4.7.2. आर में प्रोग्राम लिखना
4.7.3. अपने स्वयं के कार्यों का निर्माण करें

4.8. आर में ग्राफिक्स

4.8.1. ग्राफिक्स को संभालना

4.8.1.1. कई ग्राफिक्स उपकरणों को खोलना
4.8.1.2. ग्राफ लेआउट

4.8.2. ग्राफ़िकल फ़ंक्शन
4.8.3. निम्न-स्तरीय ग्राफ़िंग कमांड
4.8.4. ग्राफ मापदंड
4.8.5. ग्रिड और लैटिस पैकेज

4.9. आर पैकेजेस

4.9.1. आर पुस्तकालय
4.9.2. आर पैकेजेस

4.10. आर में स्थैतिकी

4.10.1. विचरण विश्लेषण का एक सरल उदाहरण
4.10.2. सूत्र
4.10.3. सामान्य कार्य

मॉड्यूल 5. उद्योग में सांख्यिकीय अनुप्रयोग

5.1. कतार सिद्धांत

5.1.1. परिचय
5.1.2. कतार प्रणाली
5.1.3. प्रभावशीलता के उपाय
5.1.4. पॉइसन प्रक्रियाएँ
5.1.5. घातीय वितरण
5.1.6. जन्म और मृत्यु प्रक्रियाएँ
5.1.7. एक सर्वर के साथ मॉडलों की कतार
5.1.8. एकाधिक सर्वरों के साथ मॉडल
5.1.9. क्षमता-सीमित कतार मॉडल
5.1.10. परिमित स्रोत मॉडल
5.1.11. सामान्य मॉडल

5.2. ग्राफ का परिचय

5.2.2. बुनियादी अवधारणाएं
5.2.3. उन्मुख और गैर-उन्मुख ग्राफ
5.2.4. सरणी प्रतिनिधित्वः आकस्मिकता और घटना सरणी

5.3. ग्राफ अनुप्रयोग

5.3.1. पेड़ गुण
5.3.2. जड़ों वाले पेड़
5.3.3. डीप सर्च एल्गोरिदम
5.3.4. ब्लॉक निर्धारण के लिए आवेदन
5.3.5. वाइड सर्च एल्गोरिदम
5.3.6. न्यूनतम वेट ओवरले ट्री

5.4. पथ और दूरियाँ

5.4.1. ग्राफ़ में दूरी
5.4.2. क्रिटिकल पाथ एल्गोरिदम

5.5. अधिकतम प्रवाह

5.5.1. परिवहन नेटवर्क
5.5.2. न्यूनतम लागत प्रवाह वितरण

5.6. कार्यक्रम मूल्यांकन और समीक्षा तकनीक (PERT)

5.6.1. परिभाषा
5.6.2. प्रणाली
5.6.3. अनुप्रयोग

5.7. गंभीर पथ विधि(सीपीएम)

5.7.1. परिभाषा
5.7.2. प्रणाली
5.7.3. अनुप्रयोग

5.8. परियोजना प्रबंधन

5.8.1. पीईआरटी और सीपीएम विधियों के बीच अंतर और लाभ
5.8.2. नेटवर्क मॉडल बनाने की प्रक्रिया
5.8.3. यादृच्छिक अवधि वाले अनुप्रयोग

5.9. नियतात्मक इन्वेंटरी

5.9.1. प्रवाह से जुड़ी लागतें
5.9.2. स्टॉक या भंडारण से जुड़ी लागतें
5.9.3. प्रक्रियाओं से जुड़ी लागतें. पुनःपूर्ति योजना
5.9.4. इन्वेंटरी प्रबंधन मॉडल

5.10. संभाव्य इन्वेंटरी

5.10.1. सेवा स्तर और सुरक्षा स्टॉक
5.10.2. इष्टतम ऑर्डर आकार
5.10.3. एक अवधि
5.10.4. कई अवधियाँ
5.10.5. निरंतर समीक्षा
5.10.6. आवधिक समीक्षा

मॉड्यूल 6. नमूना डिज़ाइन

6.1. नमूनाकरण पर सामान्य विचार

6.1.1. परिचय
6.1.2. ऐतिहासिक पृष्ठभूमि
6.1.3. जनसंख्या, फ्रेम और नमूने की अवधारणा
6.1.4. सैंपलिंग के लाभ और नुकसान
6.1.5. नमूना लेने की प्रक्रिया के चरण
6.1.6. नमूना अनुप्रयोग
6.1.7. नमूनों के प्रकार
6.1.8. नमूना डिज़ाइन

6.2. सरल यादृच्छिक नमूने

6.2.1. परिचय
6.2.2. एमएएस (एन, एन), एमएएसआर नमूनाकरण डिजाइन परिभाषा और संबंधित मापदंड
6.2.3. जनसंख्या मापदंडों का अनुमान
6.2.4. नमूना आकार का निर्धारण (पुनःपूर्ति के बिना)
6.2.5. नमूना आकार का निर्धारण (पुनःपूर्ति  के साथ )
6.2.6. प्रतिस्थापन के बिना और प्रतिस्थापन के साथ सरल यादृच्छिक नमूनाकरण के बीच तुलना
6.2.7. उप-जनसंख्या का अनुमान लगाना

6.3. सम्भाव्यता नमूनाचयन

6.3.1. परिचय
6.3.2. नमूनाकरण डिज़ाइन या प्रक्रिया
6.3.3. सांख्यिकी, अनुमानक और गुण
6.3.4. नमूनाकरण में अनुमानक वितरण
6.3.5. बिना और पुनःपूर्ति के साथ इकाइयों का चयन करना। समान संभावनाएँ
6.3.6. एक साथ चर अनुमान

6.4. संभाव्यता नमूनाकरण अनुप्रयोग

6.4.1. मुख्य अनुप्रयोग
6.4.2. उदाहरण

6.5. स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना

6.5.1. परिचय
6.5.2. परिभाषा और विशेषताएँ
6.5.3. एम.ए.ई(एन) के अंतर्गत अनुमानक
6.5.4. बाइंडिंग
6.5.5. नमूना आकार का निर्धारण
6.5.6. अन्य एम.ए.ई. पहलू

6.6. स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण अनुप्रयोग

6.6.1. मुख्य अनुप्रयोग
6.6.2. उदाहरण

6.7. व्यवस्थित नमूनाकरण

6.7.1. परिचय
6.7.2. व्यवस्थित नमूनाकरण में अनुमान
6.7.3. व्यवस्थित नमूनाकरण में विचरण विघटन
6.7.4. एमएएस की तुलना में व्यवस्थित नमूनाकरण की दक्षता
6.7.5. विचरण अनुमान: प्रतिकृति या अंतःप्रवेशी नमूने

6.8. व्यवस्थित नमूनाकरण अनुप्रयोग

6.8.1. मुख्य अनुप्रयोग
6.8.2. उदाहरण

6.9. अप्रत्यक्ष आकलन विधियां

6.9.1. अनुपात विधियाँ
6.9.2. प्रतिगमन विधियाँ

6.10. अप्रत्यक्ष आकलन विधि अनुप्रयोग

6.10.1. मुख्य अनुप्रयोग
6.10.2. उदाहरण

मॉड्यूल 7. बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय तकनीक

7.1. कारक विश्लेषण

7.1.1. परिचय
7.1.2. कारक विश्लेषण की मूल बातें
7.1.3. कारक विश्लेषण
7.1.4. कारक आवर्तन विधियाँ और कारक विश्लेषण व्याख्या

7.2. कारक विश्लेषण मॉडलिंग

7.2.1. उदाहरण
7.2.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

7.3. मुख्य घटक विश्लेषण ट्रांसफर लर्निंग

7.3.1. परिचय
7.3.2. मुख्य घटक विश्लेषण ट्रांसफर लर्निंग
7.3.3. व्यवस्थित प्रधान घटक विश्लेषण

7.4. प्रमुख घटक विश्लेषण मॉडलिंग

7.4.1. उदाहरण
7.4.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

7.5. पत्राचार विश्लेषण

7.5.1. परिचय
7.5.2. स्वतंत्रता परीक्षा
7.5.3. पंक्ति और स्तंभ प्रोफाइल
7.5.4. एक बिंदु बादल का जड़ता विश्लेषण
7.5.5. एकाधिक पत्राचार विश्लेषण

7.6. पत्राचार विश्लेषण मॉडलिंग

7.6.1. उदाहरण
7.6.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

7.7. भेदभाव पूर्ण विश्लेषण।

7.7.1. परिचय
7.7.2. दो समूहों के लिए निर्णय नियम
7.7.3. कई आबादी पर वर्गीकरण
7.7.4. फिशर का विहित भेदभावपूर्ण विश्लेषण
7.7.5. चरों का विकल्प आगे: औरपिछड़ेप्रक्रिया
7.7.6. व्यवस्थित भेदभावपूर्ण विश्लेषण

7.8. भेदभावपूर्ण विश्लेषण मॉडलिंग

7.8.1. उदाहरण
7.8.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

7.9. क्लस्टर विश्लेषण

7.9.1. परिचय
7.9.2. दूरी और समानता उपाय
7.9.3. दूरी और समानता उपाय
7.9.4. गैर-पदानुक्रमित वर्गीकरण एल्गोरिदम
7.9.5. क्लस्टरों की उपयुक्त संख्या निर्धारित करने की प्रक्रियाएँ
7.9.6. गुच्छों की विशेषताएँ
7.9.7. व्यवस्थित क्लस्टर विश्लेषण

7.10. क्लस्टर विश्लेषण मॉडल

7.10.1. उदाहरण
7.10.2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर मॉडलिंग

मॉड्यूल 8. बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय तकनीक II

8.1. परिचय
8.2. नियुनतम स्तर

8.2.1. 2x2 तालिकाओं के लिए एसोसिएशन के उपाय

8.2.1.1. फी गुणांक
8.2.1.2. सापेक्ष जोखिम
8.2.1.3. क्रॉस-प्रोडक्ट अनुपात (विषम अनुपात)

8.2.2. IxJ तालिकाओं के लिए एसोसिएशन के उपाय

8.2.2.1. आकस्मिकता अनुपात
8.2.2.2. क्रैमर का वी
8.2.2.3. लैम्बडास
8.2.2.4. गुडमैन और क्रुस्कल का टाऊ
8.2.2.5. अनिश्चितता गुणांक

8.2.3. कप्पा गुणांक

8.3. क्रमिक पैमाना

8.3.1. गामा गुणांक
8.3.2. केंडल का टाऊ-बी और टाऊ-सी
8.3.3. सोमरस डी

8.4. अंतराल या अनुपात पैमाना

8.4.1. एटा गुणांक
8.4.2. पियर्सन और स्पीयरमैन के सहसंबंध गुणांक

8.5. 2x2 तालिकाओं में स्तरीकृत विश्लेषण

8.5.1. स्तरीकृत विश्लेषण
8.5.2. 2x2 तालिकाओं में स्तरीकृत विश्लेषण

8.6. लॉग-रैखिक मॉडल में समस्या निर्माण

8.6.1. दो चरों के लिए संतृप्त मॉडल
8.6.2. सामान्य संतृप्त मॉडल
8.6.3. अन्य प्रकार के मॉडल

8.7. संतृप्त मॉडल

8.7.1. प्रभावों की गणना
8.7.2. फिट की अच्छाई
8.7.3. के प्रभावों का परीक्षण
8.7.4. पार्टियल एसोसिएशन परीक्षण

8.8. पदानुक्रमित मॉडल

8.8.1. पिछड़ी विधि

8.9. साझा प्रतिक्रिया मॉडल

8.9.1. समस्या निर्माण
8.9.2. मापदंड अनुमान
8.9.3. ची-स्क्वायर फिट की अच्छाई परीक्षण
8.9.4. समूहों के लिए समानांतरता परीक्षण
8.9.5. दी गई प्रतिक्रिया अनुपात प्राप्त करने के लिए आवश्यक खुराक का अनुमान

8.10. बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन

8.10.1. समस्या निर्माण
8.10.2. लॉजिस्टिक प्रतिगमन में गुणात्मक चर
8.10.3. चरों का चयन
8.10.4. मापदंड अनुमान
8.10.5. फिट की अच्छाई
8.10.6. व्यक्तियों का वर्गीकरण
8.10.7. भविष्यवाणी

मॉड्यूल 9. गुणवत्ता सुधार के लिए सिक्स सिग्मा कार्यप्रणाली

9.1.  सांख्यिकीय गुणवत्ता आश्वासन

9.1.1. परिचय
9.1.2. सांख्यिकीय गुणवत्ता आश्वासन

9.2. सिक्स सिग्मा प्रणाली

9.2.1. गुणवत्ता मानक
9.2.2. सिक्स सिग्मा प्रणाली

9.3. नियंत्रण चार्ट

9.3.1. परिचय
9.3.2. सांख्यिकीय नियंत्रण और नियंत्रण से बाहर की प्रक्रियाओं में प्रक्रियाएं
9.3.3. नियंत्रण चार्ट और परिकल्पना परीक्षण
9.3.4. नियंत्रण चार्ट का सांख्यिकीय आधार। सामान्य मॉडल
9.3.5. नियंत्रण चार्ट के प्रकार

9.4. अन्य बुनियादी एसपीसी उपकरण

9.4.1. केस स्टडीस
9.4.2. बाकी "शानदार सात"

9.5. विशेषता नियंत्रण चार्ट

9.5.1. परिचय
9.5.2. गैर-अनुरूप अंशों के लिए नियंत्रण चार्ट
9.5.3. गैर-अनुरूपताओं की संख्या के लिए नियंत्रण चार्ट
9.5.4. दोषों के लिए नियंत्रण चार्ट

9.6. चरों के लिए नियंत्रण चार्ट

9.6.1. परिचय
9.6.2. माध्य और सीमा नियंत्रण चार्ट
9.6.3. व्यक्तिगत इकाइयों के लिए नियंत्रण चार्ट
9.6.4. चलती औसत पर आधारित नियंत्रण चार्ट

9.7. विशेषताओं के आधार पर लॉट-बाय-लॉट स्वीकृति नमूनाकरण

9.7.1. परिचय
9.7.2. विशेषताओं के आधार पर सरल नमूनाकरण
9.7.3. विशेषताओं के आधार पर दोहरा नमूनाकरण
9.7.4. विशेषताओं के आधार पर बहु ​​नमूनाकरण
9.7.5. अनुक्रमिक नमूनाकरण
9.7.6. सुधार के साथ निरीक्षण

9.8. प्रक्रिया और माप प्रणाली क्षमता विश्लेषण

9.8.1. प्रक्रिया क्षमता विश्लेषण
9.8.2. माप प्रणालियों की क्षमता अध्ययन

9.9. प्रक्रिया अनुकूलन के लिए तागुची विधियों का परिचय

9.9.1. तागुची विधियों का परिचय
9.9.2. प्रक्रिया अनुकूलन के माध्यम से गुणवत्ता

9.10. मामले का अध्ययन

9.10.1. विशेषताओं के लिए नियंत्रण चार्ट के लिए केस स्टडीज़
9.10.2. वेरिएबल्स के लिए नियंत्रण चार्ट के लिए केस स्टडीज़
9.10.3. विशेषताओं द्वारा बैच-टू-बैच स्वीकृति नमूनाकरण के लिए केस स्टडीज़
9.10.4. प्रक्रिया क्षमता और माप प्रणाली क्षमता विश्लेषण के लिए केस स्टडीज़
9.10.5. प्रक्रिया अनुकूलन के लिए तागुची विधियों का परिचय देने के लिए केस स्टडीज़

मॉड्यूल 10. उन्नत भविष्यवाणी तकनीकें

10.1. सामान्य रेखीय प्रतिगमन मॉडल

10.1.1. परिभाषा
10.1.2. गुण
10.1.3. उदाहरण

10.2. आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन

10.2.1. परिभाषा
10.2.2. गुण
10.2.3. उदाहरण

10.3. प्रमुख घटक प्रतिगमन

10.3.1. परिभाषा
10.3.2. गुण
10.3.3. उदाहरण

10.4. आरआरआर रिग्रेशन

10.4.1. परिभाषा
10.4.2. गुण
10.4.3. उदाहरण

10.5. रिज रिग्रेशन

10.5.1. परिभाषा
10.5.2. गुण
10.5.3. उदाहरण

10.6. लैस्सो रिग्रेशन

10.6.1. परिभाषा
10.6.2. गुण
10.6.3. उदाहरण

10.7. इलास्टिकनेट रिग्रेशन

10.7.1. परिभाषा
10.7.2. गुण
10.7.3. उदाहरण

10.8. गैर-रैखिक भविष्यवाणी मॉडल

10.8.1. गैर-रैखिक प्रतिगमन मॉडल.
10.8.2. गैर-रैखिक न्यूनतम वर्ग
10.8.3. रैखिक मॉडल में रूपांतरण

10.9. गैर-रैखिक प्रणाली में मापदंड अनुमान

10.9.1. रैखिकीकरण
10.9.2. अन्य मापदंड अनुमान विधियाँ
10.9.3. प्रारंभिक मूल्य
10.9.4. कंप्यूटर प्रोग्राम

10.10. गैर-रैखिक प्रतिगमन में सांख्यिकीय अनुमान

10.10.1. गैर-रैखिक प्रतिगमन में सांख्यिकीय अनुमान
10.10.2. अनुमानित अनुमान सत्यापन
10.10.3. उदाहरण

आपके सामने अपने करियर को 180 डिग्री मोड़ देने और भविष्य की उम्मीदों के साथ एक तेजी से बढ़ते क्षेत्र में विशेषज्ञता हासिल करने का एक बेहतरीन अवसर है, जैसे कि कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी। इसे आपके पास से न जाने दें”