Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Versuchsplanung

4.6
Sterne
208 Bewertungen

96 %

Douglas C. Montgomery

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von

Spezialisierung VersuchsplanungArizona State University

Über diesen Kurs

28.346 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. 13 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 (107 Bewertungen)

Douglas C. Montgomery

Regents’ Professor of Engineering, ASU Foundation Professor of Engineering

School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering

15.846 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%(1,386 Bewertungen)

Woche

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 Welcome3m

Course Introduction4m

Specialization Overview2m

History of DOX17m

The Basic Principles of DOX11m

Factorial Designs with Several Factors14m

6 Lektüren

Course Description10m

Course Textbook and Resources10m

Best Practices in Online Learning (or How to Succeed in This Class)10m

Course Project10m

Unit 1 Introduction10m

Introduction to course project10m

1 praktische Übung

Concept Questions30m

Woche

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 Concepts10m

The Hypothesis Testing Framework14m

Pooled t-test and Two-sample t-test12m

Pooled t-test and Two-sample t-test, pt 213m

Hypothesis Testing on Variances13m

Paired t-test10m

Portland Cement Data Example11m

Florescence Data Example4m

Hardness Testing Example5m

1 Lektüre

Unit 2 Introduction10m

2 praktische Übungen

Concept Questions30m

Exercise 130m

Woche

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)12m

Models for the Data10m

ANOVA for Plasma Etching Experiment9m

Post-ANOVA Comparison of Means9m

Sample Size Determination7m

Examples of Single-Factor Experiments9m

The Random Effects Model8m

Example of Random Factor Experiment7m

Plasma Etching Example5m

Fabric Strength Example2m

1 Lektüre

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

2 praktische Übungen

Concept Questions30m

Exercise 230m

Woche

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

53 Bewertungen

5 stars
77,88 %
4 stars
14,90 %
3 stars
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2 stars
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1 star
2,88 %

Top-Bewertungen von EXPERIMENTAL DESIGN BASICS

von SK27. Dez. 2021

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

von SS15. Dez. 2021

This course was very practical and I thank Professor Montgomery for her excellent teaching. I also thank the Coursera team for providing this opportunity.

von RC22. Nov. 2020

This was an excellent course that gave me knowledge in experimental design with which it is possible to apply to any industry or field.

von DR25. Juli 2020

It was a great experience while doing experimental design basics. I learned a lot about the Strategy of experimentation and basic statistical concepts.

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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?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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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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