Este curso forma parte de Programa especializado: Diseño experimental

4.6
estrellas
28 calificaciones

Douglas C. Montgomery

2474 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: Diseño experimentalUniversidad del Estado de Arizona

Acerca de este Curso

3699 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

Programa especializado: Diseño experimental

Nivel intermedio

Aprox. 9 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

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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

15.150 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

Semana

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 Welcome3m

Course Introduction5m

Estimating the Variance Components12m

Maximum Likelihood Approach7m

The Two-Factor Mixed Model11m

Measurement System Study Example4m

5 lecturas

Course Description10m

Course Textbook and Resources10m

Best Practices in Online Learning (or How to Succeed in This Class)10m

Project Report10m

Unit 1: Introduction10m

2 ejercicios de práctica

Unit 1: Concept Questions30m

Exercise 130m

Semana

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

Semana

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 %
4 stars
10,71 %
3 stars
14,28 %

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

por AA25 de sep. de 2020

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

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.

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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.
¿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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