Diseño de eXPerimentos

Juvencio Roldán Y Asociados
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  • Taller
  • In company
  • 25 horas de clase
Descripción

Objetivo del curso: Al finalizar, los participantes serán capaces de utilizar con destreza y conocimiento profundo, las herramientas estadísticas avanzadas de la disciplina del diseño de experimentos utilizando las herramientas MINITAB o Excel. Destinatarios del curso: Analistas de riesgos, ingenieros de calidad y de procesos, profesores e investigadores universitarios.

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Preguntas Frecuentes

· Requisitos

Conocimientos a nivel medio de estadística. De preferencia formación en ingeniería, economía o actuaría.

Opiniones

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Profesores

Raul Castro Esparza
Raul Castro Esparza
Lord of the maths

Licenciatura en Actuaría de la UDLAP Maestría en Administriación de la empresa industrial IBero Puebla C. a Doctor en Finanzas Ha impartido estos cursos en varios países de Suramérica y en empresas de todo México

Programa académico

1. Introducción al diseño de experimentos
a. Definiciones básicas en el diseño de experimentos
b. Etapas en el diseño de experimentos
c. Consideraciones prácticas sobre el uso de métodos estadísticos
d. Clasificación y selección de los diseños experimentales

2. Elementos de inferencia estadística : experimentos con uno y dos tratamientos
a. Población y muestra, parámetros y estadísticos
b. Distribuciones de probabilidad e inferencia
c. Estimación puntual y por intervalo
d. Conceptos básicos de prueba e hipótesis
e. Planteamiento de una hipótesis estadística
f. Prueba para la media
g. Prueba para la varianza
h. Tres criterios de rechazo o aceptación equivalentes
i. Hipótesis para dos medias: comparación de dos tratamientos
j. Prueba para la igualdad de varianzas
k. Poblaciones pareadas (comparación de dos medias con muestras dependientes)
l. Resumen de fórmulas para procedimientos de prueba de hipótesis
m. Uso de un software estadístico

3. Experimentos de un solo factor (análisis de varianza)
a. Diseño completamente al azar y ANOVA
b. Comparaciones o pruebas de rango múltiples
c. Verificación de los supuestos de modelo
d. Elección del tamaño de la muestra

4. Diseños de bloques
a. Diseño de bloques completos al azar
b. Diseño en cuadro latino
c. Diseño de cuadro grecolatino

5. Diseños factoriales
a. Conceptos básicos en diseños factoriales
b. Experimentación factorial vs mover un factor a la vez
c. Diseños factoriales con dos factores
d. Diseños factoriales con tres factores
e. Transformaciones para estabilizar varianza
f. Diseño factorial general
g. Modelos de efectos aleatorios

6. Diseños factoriales 2k
a. Diseño factorial 22
b. Experimento 22: ejemplo integrador
c. Diseño factorial 23
d. Experimento 23: ejemplo integrador
e. Diseño factorial general 2k
f. Diseño factorial 2k no replicado
g. Experimento 25 no replicado: ejemplo integrador
h. Cuando la significancia de los efectos es menos clara: un ejemplo
i. Factorial 2k con punto al centro
j. Factorial 2k en bloques

7. Diseños factoriales 3k y factoriales mixtos
a. Diseños factoriales 3k
b. Factoriales mixtos

8. Diseños factoriales fraccionados 2 k-p
a. Diseños factorial fraccionado 2 k-1
b. El concepto de resolución
c. Construcción de fracciones 2 k-1
d. Experimento 2 5-1: ejemplo integrador
e. Diseños factoriales fraccionados 2 k-2
f. Diseño factorial fraccionado 2 k-p
g. Experimento 2 7-4: ejemplo integrador
h. Tópicos adicionales sobre factoriales fraccionados

9. Introducción al diseño robusto (Taguchi)
a. Filosofía Taguchi
b. El concepto de robustez
c. Factores de control, de ruido y de señal
d. Arreglos ortogonales
e. Diseño con arreglo interno y externo (diseño de parámetros)
f. Razón señal/ruido

10.Planeación de un experimento
a. Experimentación: una estrategia para probar conjeturas y generar aprendizaje
b. El diseño de experimentos y el ciclo de Deming
c. Etapas y actividades de la planeación y análisis de un experimento
d. Control de factores de bloque y de ruido

11. Análisis de regresión
a. Regresión lineal simple
b. Pruebas de hipótesis en la regresión lineal simple
c. Calidad de ajuste en la regresión lineal simple
d. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple
e. Regresión lineal múltiple
f. Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple
g. Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple

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