Este curso forma parte de Programa especializado: Diseño experimental

4.6
estrellas
211 calificaciones

96 %

Douglas C. Montgomery

14.976 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Diseño experimentalUniversidad del Estado de Arizona

Acerca de este Curso

24.285 vistas recientes

This is a basic course in designing experiments and analyzing the resulting data. The course objective is to learn how to plan, design and conduct experiments efficiently and effectively, and analyze the resulting data to obtain objective conclusions. Both design and statistical analysis issues are discussed. Opportunities to use the principles taught in the course arise in all aspects of today’s industrial and business environment. Applications from various fields will be illustrated throughout the course.  Computer software packages (JMP, Design-Expert, Minitab) will be used to implement the methods presented and will be illustrated extensively. 
All experiments are designed experiments; some of them are poorly designed, and others are well-designed. Well-designed experiments allow you to obtain reliable, valid results faster, easier, and with fewer resources than with poorly-designed experiments. You will learn how to plan, conduct and analyze experiments efficiently in this course.

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Curso 1 de 4 en

Programa especializado: Diseño experimental

Nivel intermedio

Aprox. 12 horas para completar

Inglés (English)

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Qué aprenderás

By the end of this course, you will be able to:
Approach complex industrial and business research problems and address them through a rigorous, statistically sound experimental strategy
Use modern software to effectively plan experiments
Analyze the resulting data of an experiment, and communicate the results effectively to decision-makers.

Habilidades que obtendrás

statistical Methods for Process and Product improvement
design of experiments
experiment design
designing experiments

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Instructor

Calificación del instructor

4,71/5 (109 calificaciones)

Douglas C. Montgomery

Regents’ Professor of Engineering, ASU Foundation Professor of Engineering

School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering

16.386 alumnos

4 cursos

Ofrecido por

Universidad del Estado de Arizona

Arizona State University has developed a new model for the American Research University, creating an institution that is committed to excellence, access and impact. ASU measures itself by those it includes, not by those it excludes. ASU pursues research that contributes to the public good, and ASU assumes major responsibility for the economic, social and cultural vitality of the communities that surround it.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido96%(1,435 calificaciones)

Semana1

Semana 1

4 horas para completar

Unit 1: Getting Started and Introduction to Design and Analysis of Experiments

4 horas para completar

6 videos (Total 54 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios

6 videos

Instructor Welcome3mCourse Introduction4mSpecialization Overview2mHistory of DOX17mThe Basic Principles of DOX11mFactorial Designs with Several Factors14m

6 lecturas

Course Description10mCourse Textbook and Resources10mBest Practices in Online Learning (or How to Succeed in This Class)10mCourse Project10mUnit 1 Introduction10mIntroduction to course project10m

1 ejercicio de práctica

Concept Questions30m

Semana2

Semana 2

4 horas para completar

Unit 2: Simple Comparative Experiments

4 horas para completar

9 videos (Total 96 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

9 videos

Comparative Experiments and Basic Statistical Concepts10mThe Hypothesis Testing Framework14mPooled t-test and Two-sample t-test12mPooled t-test and Two-sample t-test, pt 213mHypothesis Testing on Variances13mPaired t-test10mPortland Cement Data Example11mFlorescence Data Example4mHardness Testing Example5m

1 lectura

Unit 2 Introduction10m

2 ejercicios de práctica

Concept Questions30mExercise 130m

Semana3

Semana 3

3 horas para completar

Unit 3: Experiments with a Single Factor - The Analysis of Variance

3 horas para completar

10 videos (Total 84 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

10 videos

Analysis of Variance (ANOVA)12mModels for the Data10mANOVA for Plasma Etching Experiment9mPost-ANOVA Comparison of Means9mSample Size Determination7mExamples of Single-Factor Experiments9mThe Random Effects Model8mExample of Random Factor Experiment7mPlasma Etching Example5mFabric Strength Example2m

1 lectura

Unit 3 Introduction: Experiments with a Singe Factor; the Analysis of Variance10m

2 ejercicios de práctica

Concept Questions30mExercise 230m

Semana4

Semana 4

2 horas para completar

Unit 4: Randomized Blocks, Latin Squares, and Related Designs

2 horas para completar

6 videos (Total 52 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Reseñas

4.6

55 reseña

5 stars
78,19 %
4 stars
14,69 %
3 stars
3,31 %
2 stars
0,94 %
1 star
2,84 %

Principales reseñas sobre EXPERIMENTAL DESIGN BASICS

por YK5 de oct. de 2020

I really enjoyed the class. Helped me to refresh my knowledge. Thanks for the basics!

por PJ3 de sep. de 2022

excepcional! excelente para quem quer não só ter um pensamento critico melhor, mas também sobre como aprender mais sobre essa área sensacional

por WB11 de sep. de 2022

Excellent course. It is designed for everyone to understand the principles of the DOE in every field you stand.

por PP14 de feb. de 2023

This course provides basic knowledge about experiment design, leading to the foundation of a quality manager or project management.

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Diseño experimental

Learn modern experimental strategy, including factorial and fractional factorial experimental designs, designs for screening many factors, designs for optimization experiments, and designs for complex experiments such as those with hard-to-change factors and unusual responses. There is thorough coverage of modern data analysis techniques for experimental design, including software. Applications include electronics and semiconductors, automotive and aerospace, chemical and process industries, pharmaceutical and bio-pharm, medical devices, and many others.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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