• 통계 개념과 확률분포의 기초

• 최소자승법과 회귀모형

• 상관분석과 회귀분석(regression analysis)

• MSA의 개요

• 계량형 데이터 MSA 개요와 사례

   – 해상도(Resolution, 분해능)의 이해

   – Type 1 study

   – Type 2 study(Gage R&R)

• 계수형 데이터 MSA 개요와 사례

   – 신호감지이론(signal detection approach) 

• 실험계획법(DOE)의 개요

   – 실험계획법의 필요성 및 기본원리

• 실험계획법의 종류와 프로세스

• 일반 실험계획법

   – 일원 배치법(반복수 : 일정 / 불일정)

   – 이원 배치법(확률화블록계획법, 혼합모형)

• 요인배치법(Factorial design) : 2n형, 3n형

• 교락법(confounding Method)

• 일부실시법(Fractional Factorial Design)

• 라틴 방격법(Latin square design)

• 직교 배열표에 의한 실험 계획법

• 다구찌 기법(Taguchi  Method)

   – 정의와 목적 / 주요 특징

   – 품질손실함수(Quality Loss Function)

   – 신호 vs 잡음비 (Signal-to-Noise Ratio)

   – 설계 파라미터(Parameter) 설계

      (최적조건의 실험인자 선정 → 최적화)

   – 허용공차(Tolerance) 설계 : 계량치

• 반응표면분석(RSM)

   – 중심합성계획(Central Composite Design)

   – 정준분석(Canonical Analysis)
• 혼합물 실험계획법(Mixture Experiment)