Este curso forma parte de Programa especializado: Diseño experimental

4.6
estrellas
29 calificaciones

Douglas C. Montgomery

2610 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Diseño experimentalUniversidad del Estado de Arizona

Acerca de este Curso

2618 vistas recientes

Many experiments involve factors whose levels are chosen at random. A well-know situation is the study of measurement systems to determine their capability.  This course presents the design and analysis of these types of experiments, including modern methods for estimating the components of variability in these systems. The course also covers experiments with nested factors, and experiments with hard-to-change factors that require split-plot designs. We also provide an overview of designs for experiments with response distributions from nonnormal response distributions and experiments with covariates.

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Curso 4 de 4 en

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Qué aprenderás

Design and analyze experiments where some of the factors are random
Design and analyze experiments where there are nested factors or hard-to-change factors
Analyze experiments with covariates
Design and analyze experiments with nonnormal response distributions

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Instructor

Calificación del instructor

4,83/5 (7 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

Semana1

Semana 1

4 horas para completar

Unit 1: Experiments with Random Factors

4 horas para completar

6 videos (Total 44 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios

6 videos

Instructor Welcome3mCourse Introduction5mEstimating the Variance Components12mMaximum Likelihood Approach7mThe Two-Factor Mixed Model11mMeasurement System Study Example4m

5 lecturas

Course Description10mCourse Textbook and Resources10mBest Practices in Online Learning (or How to Succeed in This Class)10mProject Report10mUnit 1: Introduction10m

2 ejercicios de práctica

Unit 1: Concept Questions30mExercise 130m

Semana2

Semana 2

2 horas para completar

Unit 2: Nested and Split-Plot Designs

2 horas para completar

6 videos (Total 64 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Semana3

Semana 3

3 horas para completar

Unit 3: Other Design and Analysis Topics

3 horas para completar

7 videos (Total 71 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

Reseñas

4.6

6 reseña

5 stars
75,86 %
4 stars
10,34 %
3 stars
13,79 %

Principales reseñas sobre RANDOM MODELS, NESTED AND SPLIT-PLOT DESIGNS

por DR25 de jul. de 2020

Very exhaustive information about random models and nested and split-plot designs. Thank you to Professor Douglas C. Montgomery and Coursera Team.

por ML25 de nov. de 2021

Comprehensive and practical course in the Design of Experiments specialization. Helps reinforce the need for a physical experiment to align with constraints on randomization.

por AA25 de sep. de 2020

THIS FULL COURSE WAS EXCELLENT. IT WILL HELP IN MY PROJECT. THANK YO DOCTOR MONTGOMERY SIR.

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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Random Models, Nested and Split-plot Designs

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