Los experimentos factoriales se usan comúnmente en la selección de componentes.; o sea, detectar el subconjunto de componentes en un proceso o sistema que son de trascendencia necesaria para la contestación.
Cuando se identifica el grupo de componentes relevantes, el interés principalmente va a la mejora; o sea, qué niveles de los componentes relevantes generan los superiores valores de la contestación.
Este curso da herramientas de diseño y mejora para contestar a aquellas cuestiones usando el marco de área de contestación.
Otros temas involucrados integran el diseño y estudio de experimentos informáticos, experimentos con mezclas y tácticas experimentales para minimizar el impacto de componentes incontrolables en la variabilidad no deseada de la contestación.
Lo que vas a aprender:
- Haga experimentos con modelos de PC y comprenda cómo se utiliza la regresión de mínimos cuadrados para edificar un modelo experimental desde datos de diseño empírico
- Entender la táctica de la metodología del área de contestación para hacer experimentos donde la mejora del sistema es la finalidad
- Reconocer cómo se puede utilizar el enfoque de área de contestación para experimentos donde los componentes son los elementos de una mezcla.
- Reconocer dónde está el propósito del experimento para reducir la variabilidad transmitida a la contestación de componentes incontrolables.
Los temas del curso:
- Temas adicionales de diseño y análisis para diseños factoriales y factoriales fraccionados
- Modelos de regresión
- Métodos y diseños de superficies de respuesta
- Diseño Robusto de Parámetros y Estudios de Robustez de Procesos
Este curso es ofrecido por Universidad del Estado de Arizona
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