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.
실험 계획법 특화 과정애리조나주립대학교이 강좌에 대하여
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영어
자막: 영어
배울 내용
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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제공자:
애리조나주립대학교
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Unit 1: Experiments with Random Factors
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 46분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
Course Introduction5m
Estimating the Variance Components12m
Maximum Likelihood Approach7m
The Two-Factor Mixed Model11m
Measurement System Study Example4m
5개의 읽기 자료
Course Description10m
Course Textbook and Resources10m
Best Practices in Online Learning (or How to Succeed in This Class)10m
Project Report10m
Unit 1: Introduction10m
2개 연습문제
Unit 1: Concept Questions30m
Exercise 130m
완료하는 데 2시간 필요
Unit 2: Nested and Split-Plot Designs
완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 64분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
Variations of the Nested Design11m
The Split-Plot Design14m
Unreplicated Designs and Fractional Factorial Designs in a split-plot framework11m
Purity Example4m
Tensile Strength of Paper Example7m
1개의 읽기 자료
Unit 2: Introduction10m
2개 연습문제
Unit 2: Concept Questions30m
Exercise 230m
완료하는 데 3시간 필요
Unit 3: Other Design and Analysis Topics
완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 71분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
7개의 동영상
The Grill Defects Experiment11m
The Analysis of Covariance13m
Design of Experiments with Known Covariates10m
Motor Oil Additive Experiment9m
Consumer Product Coupons Example5m
Factorial with Covariate Example4m
1개의 읽기 자료
Unit 3: Introduction10m
2개 연습문제
Unit 3: Concept Questions30m
Exercise 330m
실험 계획법 특화 과정 정보
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.
You can see an overview of the specialization from Dr. Montgomery here.
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