Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Versuchsplanung

4.6
Sterne
211 Bewertungen

96 %

Douglas C. Montgomery

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von

Spezialisierung VersuchsplanungArizona State University

Über diesen Kurs

26.299 kürzliche Aufrufe

This is a basic course in designing experiments and analyzing the resulting data. The course objective is to learn how to plan, design and conduct experiments efficiently and effectively, and analyze the resulting data to obtain objective conclusions. Both design and statistical analysis issues are discussed. Opportunities to use the principles taught in the course arise in all aspects of today’s industrial and business environment. Applications from various fields will be illustrated throughout the course.  Computer software packages (JMP, Design-Expert, Minitab) will be used to implement the methods presented and will be illustrated extensively. 
All experiments are designed experiments; some of them are poorly designed, and others are well-designed. Well-designed experiments allow you to obtain reliable, valid results faster, easier, and with fewer resources than with poorly-designed experiments. You will learn how to plan, conduct and analyze experiments efficiently in this course.

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Kurs 1 von 4 in

Spezialisierung Versuchsplanung

Stufe „Mittel“

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

By the end of this course, you will be able to:
Approach complex industrial and business research problems and address them through a rigorous, statistically sound experimental strategy
Use modern software to effectively plan experiments
Analyze the resulting data of an experiment, and communicate the results effectively to decision-makers.

Kompetenzen, die Sie erwerben

statistical Methods for Process and Product improvement
design of experiments
experiment design
designing experiments

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Dozent

Dozentenbewertung

4,71/5 (109 Bewertungen)

Douglas C. Montgomery

Regents’ Professor of Engineering, ASU Foundation Professor of Engineering

School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering

16.497 Lernende

4 Kurse

von

Arizona State University

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.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(1,452 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Unit 1: Getting Started and Introduction to Design and Analysis of Experiments

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 54 min), 6 Lektüren, 2 Quiz

6 Videos

Instructor Welcome3mCourse Introduction4mSpecialization Overview2mHistory of DOX17mThe Basic Principles of DOX11mFactorial Designs with Several Factors14m

6 Lektüren

Course Description10mCourse Textbook and Resources10mBest Practices in Online Learning (or How to Succeed in This Class)10mCourse Project10mUnit 1 Introduction10mIntroduction to course project10m

1 praktische Übung

Concept Questions30m

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Unit 2: Simple Comparative Experiments

4 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 96 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

9 Videos

Comparative Experiments and Basic Statistical Concepts10mThe Hypothesis Testing Framework14mPooled t-test and Two-sample t-test12mPooled t-test and Two-sample t-test, pt 213mHypothesis Testing on Variances13mPaired t-test10mPortland Cement Data Example11mFlorescence Data Example4mHardness Testing Example5m

1 Lektüre

Unit 2 Introduction10m

2 praktische Übungen

Concept Questions30mExercise 130m

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Unit 3: Experiments with a Single Factor - The Analysis of Variance

3 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 84 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

10 Videos

Analysis of Variance (ANOVA)12mModels for the Data10mANOVA for Plasma Etching Experiment9mPost-ANOVA Comparison of Means9mSample Size Determination7mExamples of Single-Factor Experiments9mThe Random Effects Model8mExample of Random Factor Experiment7mPlasma Etching Example5mFabric Strength Example2m

1 Lektüre

Unit 3 Introduction: Experiments with a Singe Factor; the Analysis of Variance10m

2 praktische Übungen

Concept Questions30mExercise 230m

Woche4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Unit 4: Randomized Blocks, Latin Squares, and Related Designs

2 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 52 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Bewertungen

4.6

55 Bewertungen

5 stars
78,19 %
4 stars
14,69 %
3 stars
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2 stars
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2,84 %

Top-Bewertungen von EXPERIMENTAL DESIGN BASICS

von PP14. Feb. 2023

This course provides basic knowledge about experiment design, leading to the foundation of a quality manager or project management.

von KG21. März 2021

I have used Dr. Montgomery's book off and on since the early 1990s! It is an enjoyment to watch his lectures. The only caveat is that it is a short course, which should have been obvious to me.

von SK27. Dez. 2021

This course is a gift for scientists and engineers .thanks every one involved in this course

von PK18. Juli 2021

Such a simplified and amazing introduction to design of experiments.

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Über den Spezialisierung Versuchsplanung

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.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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