Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Versuchsplanung

4.6
Sterne
29 Bewertungen

Douglas C. Montgomery

2.555 bereits angemeldet

von

Spezialisierung VersuchsplanungArizona State University

Über diesen Kurs

2.261 kürzliche Aufrufe

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.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 4 von 4 in

Spezialisierung Versuchsplanung

Stufe „Mittel“

Ca. 9 Stunden zum Abschließen

Englisch

Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?

Probieren Sie Coursera for Business aus

Was Sie lernen werden

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

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 4 von 4 in

Spezialisierung Versuchsplanung

Stufe „Mittel“

Ca. 9 Stunden zum Abschließen

Englisch

Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?

Probieren Sie Coursera for Business aus

Dozent

Dozentenbewertung

4,83/5 (7 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.

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Unit 1: Experiments with Random Factors

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 44 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

6 Videos

Instructor Welcome3m

Course Introduction5m

Estimating the Variance Components12m

Maximum Likelihood Approach7m

The Two-Factor Mixed Model11m

Measurement System Study Example4m

5 Lektüren

Course Description10m

Course Textbook and Resources10m

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

Project Report10m

Unit 1: Introduction10m

2 praktische Übungen

Unit 1: Concept Questions30m

Exercise 130m

Woche

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Unit 2: Nested and Split-Plot Designs

2 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 64 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Unit 3: Other Design and Analysis Topics

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 71 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

Bewertungen

4.6

6 Bewertungen

5 stars
75,86 %
4 stars
10,34 %
3 stars
13,79 %

Top-Bewertungen von RANDOM MODELS, NESTED AND SPLIT-PLOT DESIGNS

von ML25. Nov. 2021

Comprehensive and practical course in the Design of Experiments specialization. Helps reinforce the need for a physical experiment to align with constraints on randomization.

von DR25. Juli 2020

Very exhaustive information about random models and nested and split-plot designs. Thank you to Professor Douglas C. Montgomery and Coursera Team.

von AA25. Sep. 2020

THIS FULL COURSE WAS EXCELLENT. IT WILL HELP IN MY PROJECT. THANK YO DOCTOR MONTGOMERY SIR.

Alle Bewertungen anzeigen

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:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
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.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

Fördern Sie Mitarbeiterkompetenzen für bessere Geschäftsergebnisse

Entdecken Sie Coursera für Unternehmen

Random Models, Nested and Split-plot Designs

Über diesen Kurs

Was Sie lernen werden