EBOOK VS ANALISIS Y DISENO DE EXPERIMENTOS
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Contenido
Acerca de los autores X
Prefacio XI
CAPÍTULO 1 introducción al diseño de experimentos 1
El diseño de experimentos hoy 2
Definiciones básicas en el diseño de experimentos 4
Etapas en el diseño de experimentos 6
Consideraciones practicas sobre el uso de métodos estadísticos 8
Principios básicos 9
Clasificación y selección de los diseños experimentales 10
Preguntas y ejercicios 11
CAPÍTULO 2 Elementos de inferencia estadística: experimentos con uno y dos tratamientos 13
Población y muestra, parámetros y estadísticos 14
Distribuciones de probabilidad e inferencia 15
Estimación puntual y por intervalo 16
Conceptos básicos de prueba de hipótesis 22
Planteamiento de una hipótesis estadística 22
Prueba para la media con varianza desconocida 25
Prueba para la varianza 27
Prueba para una proporción 28
Tres criterios de rechazo o aceptación equivalentes 29
Comparación de dos tratamientos 31
Poblaciones pareadas (Comparación de dos medias con muestras dependientes) 35
Resumen de fórmulas para procedimientos de prueba de hipótesis 39
Uso de software 41
Preguntas y ejercicios 41
CAPÍTULO 3 Experimentos con un solo factor (análisis de varianza) 51
Diseño completamente al azar y ANOVA 52
Comparaciones o pruebas de rango múltiples 62
Verificación de los supuestos del modelo 68
Elección del tamaño de la muestra 75
Uso de software 77
Preguntas y ejercicios 78
CAPÍTULO 4 Diseños en bloques 85
Diseño en bloques completos al azar 86
Diseño en cuadro latino 92
Diseño en cuadro grecolatino 97
Diseño en bloques incompletos balanceados 98
Uso de software 105
Preguntas y ejercicios 106
CAPÍTULO 5 Diseños factoriales 115
Conceptos básicos en diseños factoriales 116
Experimentación factorial vs. Mover un factor a la vez 119
Diseños factoriales con dos factores 121
Diseños factoriales con tres factores 128
Transformaciones para estabilizar varianza 133
Diseño factorial general 135
Modelos de efectos aleatorios 137
Uso de software 141
Preguntas y ejercicios 141?
CAPÍTULO 6 Diseños factoriales
Diseño factorial 22
Experimento 22: ejemplo integrador
Diseño factorial 23
Experimento 23: ejemplo integrador
Diseño factorial general 2k
Diseño factorial no replicado
Experimento 25 no replicado: ejemplo integrador
Cuando la significancia de los efectos es menos clara: un ejemplo
Factoriales 2k con punto al centra
Factoriales 2‘on bloques
Uso de software
Preguntas y ejercicios
CAPÍTULO 7 Diseños factoriales 3k y factoriales mixtos 209
Diseños factoriales 3k 210
Factoriales mixtos 218
Uso de software 220
Preguntas y ejercicios 220
CAPÍTULO 8 Diseños factoriales fraccionados
Diseño factorial fraccionado
El concepto de resolución
Construcción de fracciones
Experimento 25'1: ejemplo integrador
Diseños factoriales fraccionados
Diseño factorial fraccionado
Experimento 27-4: ejemplo integrador
Tres principios de los efectos factoriales
Tópicos adicionales sobre factoriales fraccionados. .
Uso de software
Preguntas y ejercicios
CAPÍTULO 9 Introducción al diseño robusto (Taguchi). .
Filosofía Taguchi
El concepto de robustez
Factores de control, de ruido y de serial
Arreglos ortogonales
Diseño con arreglo interno y externo (diseño de parámetros)
Razón señal/ruido
Uso de software
Preguntas y ejercicios
CAPÍTULO 10 Planeación de un experimento
Experimentación: una estrategia para probar conjeturas y generar aprendizaje
El diseño de experimentos y el ciclo de Deming
Etapas y actividades de la Planeación y análisis de un experimento
Control de factores de bloque y de ruido
Que sigue después del primer experimento
¿Qué hacer cuando ningún efecto es significativo?
Preguntas y ejercicios
CAPÍTULO 11 Análisis de Regresión
Regresión lineal simple
Pruebas de hipótesis en la Regresión lineal simple?
Calidad del ajuste en Regresión lineal simple 309
Estimación y predicción por intervalo en Regresión simple 314
Regresión lineal múltiple 317
Pruebas de hipótesis en Regresión lineal múltiple 321
Intervalos de confianza y predicción en Regresión múltiple 326
Regresión polinomial y otros modelos de Regresión simple 327
Uso de software 331
Preguntas y ejercicios 331
CAPÍTULO 12 Optimización de procesos con Metodología de superficie de respuesta 343
Introducción a la Metodología de superficie de respuesta 344
Técnicas de Optimización 350
Diseños de superficie de respuesta 367
Uso de software 374
Preguntas y ejercicios 374
CAPÍTULO 13 Optimización simultánea de varias respuestas 385
Optimización simultánea 386
Método grafico 387
Método de la función de deseabilidad 392
Uso de software 397
Preguntas y ejercicios 398
CAPÍTULO 14 Algunos diseños especiales: anidados, parcelas divididas y mediciones repetidas 407
Diseños anidados 408
Modelo y análisis estadístico del diseño anidado 410
Diseño en parcelas divididas 414
Modelo y análisis estadístico de los diseños en parcelas divididas 417
Diseño con medidas repetidas 424
Uso de software 429
Preguntas y ejercicios 430
CAPÍTULO 15 Diseño de experimentos con mezclas 439
El problema del diseño de experimentos con mezclas 440
Algunos diseños de mezclas y sus modelos estadísticos 443
Ajuste del modelo y caracterización de la superficie de respuesta 447
Restricciones en los componentes de una mezcla 450
Uso de software 456
Preguntas y ejercicios 456
APÉNDICE Tablas 463
BIBLIOGRAFÍA 479
ÍNDICE ANALÍTICO 483
La mejora de procesos, el diseño de nuevos productos y procesos, y la investigación y el desarrollo son tareas cada vez más relevantes en las empresas y las organizaciones que compiten en un mundo globalizado. Está demostrado que la metodología estadística del diseño y el análisis de experimentos juega un rol preponderante, pues hacer experimentación es una práctica cotidiana en empresas líderes y en centros de investigación de excelencia, tanto para resolver problemas prácticos cómo para innovar. De aquí que resulte fundamental que los profesionales de las ciencias naturales y las ingenierías conozcan y apliquen dicha metodología.
Análisis y diseño de experimentos plantea con sencillez, claridad y profundidad los temas de mayor aplicabilidad de esta disciplina estudiados en un primer curso. Hace énfasis en los conceptos, explica cuándo y cómo se debe aplicar cada tipo de diseño y cómo hacer el Análisis y la interpretación de los datos obtenidos mediante el experimento.
Esta edición se ha enriquecido con los siguientes cambios:
· Se profundiza el tratamiento de los capítulos 2, 4, 11 y 14.
· Se adicionaron ejemplos reales y ejercicios nuevos.
· Se incluye un breve apartado llamado "Investigar y experimental' en el que se proponen investigaciones experimentales reales para laboratorios escolares o incluso la casa.
· Al final de cada capítulo se agregan breves explicaciones de cómo utilizar algunos sistemas computacionales para el diseño y Análisis de experimentos, cómo Statgraphics, Minitab y Excel, principalmente.