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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실험 계획법 특화 과정애리조나주립대학교이 강좌에 대하여
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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
중급 단계
완료하는 데 약 9시간 필요
영어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 러시아어, 영어, 스페인어
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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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 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Unit 1: Experiments with Random Factors
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 44분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
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
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
검토
- 5 stars75%
- 4 stars10.71%
- 3 stars14.28%
RANDOM MODELS, NESTED AND SPLIT-PLOT DESIGNS의 최상위 리뷰
ML 제공2021년 11월 25일
Comprehensive and practical course in the Design of Experiments specialization. Helps reinforce the need for a physical experiment to align with constraints on randomization.
RR 제공2020년 7월 25일
Very exhaustive information about random models and nested and split-plot designs. Thank you to Professor Douglas C. Montgomery and Coursera Team.
AA 제공2020년 9월 25일
THIS FULL COURSE WAS EXCELLENT. IT WILL HELP IN MY PROJECT. THANK YO DOCTOR MONTGOMERY SIR.
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.
자주 묻는 질문
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