Cinvestav Querétaro

Diseño de experimentos

Objetivo. La estadística y diseños experimentales son herramientas para la investigación que permiten disminuir o controlar los errores experimentales inherentes a la variación intrínseca de los materiales y del muestreo. El objetivo es facilitar al investigador a diseñar experimentos y evaluar objetivamente los datos numéricos para, por ejemplo, investigar las relaciones entre grupos y variables para crear modelos de algunas respuestas que predigan el comportamiento en el futuro.

  1. Introducción

        1.1 Tipos de Variables

        1.2 Poblaciones y Muestras

        1.3 Medidas de Dispersión y de Tendencia Central

        1.4 Distribución Normal

  1. Experimentos Comparativos Simples

2.1 Distribución de t-student

2.2 Intervalos de confianza.

2.3 Comparación de dos medias

  1. Correlación y Regresión

3.1 Correlación

3.2 Regresión lineal simple

3.3 Pruebas de hipótesis en la regresión lineal simple

3.4 Cálculo de Residuales.

3.5 Comprobación de la idoneidad del modelo

3.6 Regresión lineal múltiple

3.7 Pruebas de hipótesis en la regresión lineal múltiple

3.8 Otros modelos de regresión lineal

  1. Análisis de Variancia

4.1 Análisis de variancia

4.2 Análisis del modelo de efectos fijos

4.3 Modelo de efectos aleatorios

4.4 Métodos no paramétricos en el análisis de variancia

4.5 Prueba de Kruskal-Wallis

4.6 Comparación Individual de Medias: Contrastes Ortogonales.

4.7 Comparación Múltiple de Medias: LSD, Duncan, Tukey.

  1. Aplicaciones de los Diseños Experimentales

5.1 Tipos de Experimentos

5.2 Unidades Experimentales, Aleatorización, Error y Repeticiones.

5.3 Selección del Diseño Experimental

5.4 Diseño Completamente al Azar

5.5 Diseño de Bloques al Azar

5.6 Diseño por Bloques Incompletos Balanceados

5.7 Diseño de Cuadrado Latino

5.8 Diseños Anidados

6.Introducción a los Diseños Factoriales

6.1 Principios y definiciones básicas

6.2 Ventajas de los factoriales

6.3 Diseño factorial de dos factores

6.4 Modelo aleatorios y mixtos

6.5 Diseño factorial general

6.6 Manejo de datos desbalanceados

7.Diseño Factorial 2k

7.1 El diseño 22

7.2 El diseño 23

7.3 El diseño general 2k

7.4 Algoritmo de Yates para el diseño 2k

7.5 Contribuciones de Taguchi al diseño experimental y la ingeniería de la calidad

  1. Métodos y Diseños de Superficies de Respuesta

8.1 Introducción a la metodología de superficies de respuesta

8.2 Método de máxima pendiente en ascenso

8.3 Análisis de modelos cuadráticos

8.4 Diseños experimentales para ajustar superficies de respuesta

8.5 Experimentos de mezcla

8.6 Operación evolutiva

  1. Análisis Multivariado

9.1 Análisis de Componentes Principales.

9.2 Análisis de Conglomerados.

9.3 Dendogramas.

Referencias.

R1. Douglas C. Montgomery. Design and Analysis of Experiments. 8th ed. New York, Wiley (2013).

R2. Steel R.J., Torrie and D. Dickey. Principles and Procedures of Statistics, A Biometrical Approach.  3rd ed. McGraw-Hill, New York (1997).

R3. William Mendenhall and James T. McClave. A second course in business statistics: Regression Analysis. Dellen Publishing Company. San Francisco and Santa Clara CA (1980).

Certificación ISO 9001/2015 Laboratorios Nacionales