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Página de inicio del curso "JMP®: Diseño clásico de experimentos"

Resumen: Este curso le enseña cómo diseñar y analizar experimentos en JMP para encontrar los pocos factores vitales u optimizar la respuesta del proceso. El curso enfatiza los principios del diseño experimental mientras demuestra los enfoques clásicos para los diseños de detección y los diseños de superficie de respuesta.

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Duración: 7 horas de contenido.

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Modalidades:

• on-demand -- Este curso está disponible como e-learning on-demand. En este momento, se puede acceder a esto por una pequeña tarifa a través del Suscripción de aprendizaje JMP . Pronto (más adelante en 2023), este curso a pedido estará disponible de forma gratuita en la comunidad de usuarios de JMP y con algunos subtítulos traducidos al idioma local.
• en vivo en línea con el instructor -- Este curso NO está disponible en nuestro horario de cursos públicos . (La clase Diseño personalizado de experimentos es una mejor clase para la mayoría de las personas. Este curso DOE clásico generalmente solo es de interés para académicos e investigadores que solo necesitan estos métodos clásicos, no los métodos personalizados más flexibles). Si desea ver este curso agregado al programa público, Haznos saber .

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requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.

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Objetivos de aprendizaje:

• Explicar los principios fundamentales de los experimentos diseñados.
• Genere y analice diseños factoriales completos y fraccionados
• Genere y analice diseños de superficie de respuesta clásicos
• Genere y analice diseños de bloques y parcelas divididas
• Genere diseños personalizados y aumente los diseños existentes.

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Esquema del curso:

Introducción al Diseño de Experimentos

• Repaso de conceptos estadísticos básicos (opcional)
• Introducción al diseño experimental
• Diseños completamente al azar

Diseños de factores múltiples

• Diseños factoriales completos
• El 2 ^k diseño factorial
• Diseños factoriales fraccionados

Metodología de superficie de respuesta

• Conceptos y términos
• Diseños clásicos de superficie de respuesta

Diseños de bloques y parcelas divididas

• Diseños de bloques completos aleatorios
• Diseños de bloques incompletos aleatorios
• Diseños de parcelas divididas

Introducción al diseño personalizado

• Generación de diseños personalizados
• Aumento óptimo

Diseño de experimentos