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Guía docente 2012-13 - 24042103 - Diseño y análisis de experimentos
| TITULACIÓN: | DIPLOMATURA EN ESTADÍSTICA (Plan 2004) |
| CENTRO: | FACULTAD DE CIENCIAS EXPERIMENTALES |
| CURSO: | 2012-13 |
| ASIGNATURA: | Diseño y análisis de experimentos |
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
| NOMBRE: Diseño y análisis de experimentos | |||||
| CÓDIGO: 24042103 | CURSO ACADÉMICO: 2012-13 | ||||
| TIPO: - | |||||
| Créditos teóricos: 4.5 | Créditos prácticos: 3.0 | ||||
| CURSO: 3 | CUATRIMESTRE: SC | CICLO: - | |||
| WEB: - | |||||
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
| NOMBRE: OYA LECHUGA, ANTONIA | ||
| IMPARTE: Teoría [Profesor responsable] | ||
| DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA | ||
| ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA | ||
| N. DESPACHO: B3 - 046 | E-MAIL: aoya@ujaen.es | TLF: 953212625 |
| TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/53876 | ||
| URL WEB: http://www10.ujaen.es/conocenos/departamentos/estio/2955 | ||
3. DESCRIPTORES SEGÚN B.O.E.
Diseños estadísticos en bloques aleatorizados. Diseños latinos y grecolatinos. Diseños factoriales. Análisis de varianza multivariante (MANOVA) y análisis de covarianza multivariante (MANCOVA). Introducción a otros modelos lineales multivariantes. Aplicaciones en ordenador.
4. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA
- Comprender la metodología del diseño de experimentos como un enfoque científico que permite entender y mejorar los procesos por medio de la búsqueda planeada de los factores que afectan a las variables que mejor representan al proceso.
- Aprender a discriminar, seleccionar y validar el modelo de diseño experimental más apropiado.
- Desarrollar, con rigor y claridad, el análisis estadístico de los principales modelos de diseño experimental.
- Adquirir la formación necesaria para interpretar los resultados obtenidos mediante el análisis estadístico de los datos desde un punto de vista de significación estadística y de significación práctica.
- Dominar el funcionamiento general de algún software estadístico, como Statgraphics y SPSS, en especial, los módulos referidos al Diseño y Análisis de Experimentos.
- Interpretar correctamente los resultados que ofrecen las herramientas informáticas.
5. CONTENIDOS
Introducción al Diseño de Experimentos
- Experimento estadístico
- Diseño de experimentos estadísticos
- Directrices generales para el diseño de experimentos
- Análisis estadístico: técnica del análisis de la varianza
Experimentos unifactoriales en un diseño completamente aleatorio
- Análisis de la varianza para el modelo de efectos fijos
- Métodos de comparación múltiple
- Análisis de la varianza para el modelo de efectos aleatorios
- Diagnosis y validación del modelo
- Potencia y tamaño muestral
- Métodos no paramétricos: test de Kruskal-Wallis
Experimentos unifactoriales en un diseño en bloques completamente aleatorizados
- Análisis estadístico del modelo de efectos fijos
- Otros aspectos relacionados con los diseños en bloques
- Diagnosis del modelo
- Alternativa no paramétrica: test de Friedman
- Extensiones: diseños de cuadrados latinos y de cuadrados greco-latinos
Experimentos bifactoriales en un diseño completamente aleatorizado
- Modelo de efectos fijos
- Diagnosis del modelo
- Casos particulares: sin interacción y una observación por tratamiento
- Modelos de efectos aleatorios y mixtos
- Extensiones: diseño factorial general
Experimentos Factoriales
- El diseño 2 elevado a 2
- El diseño 2 elevado a 3
- El diseño general 2 elevado a k
- Técnica de confusión
- Experimentos factoriales fraccionados
Introducción a los Modelos Lineales Multivariantes
- Introducción
- Análisis multivariante de la varianza (MANOVA)
- Análisis multivariante de la covarianza (MANCOVA)
- Otros modelos lineales multivariantes
Seminarios de Informática
- Diseño y análisis de experimentos con Statgraphics y SPSS
6. ACTIVIDADES EN QUE SE ORGANIZA
SIN DOCENCIA
7. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
- Estadística para investigadores: diseño, innovación y descubrimiento. Edición: 2̇ ed.. Autor: Box, George E.. Editorial: Barcelona : Reverté, 2008 (C. Biblioteca)
- Diseño estadístico de experimentos, análisis de la varianza y temas relacionados: tratamiento inform. Edición: 2ª ed. Autor: Lara Porras, Ana María. Editorial: Granada: Proyecto Sur de Ediciones, 2001 (C. Biblioteca)
- Diseño y análisis de experimentos. Edición: 2ª ed., reimp. Autor: Montgomery, Douglas C.. Editorial: México D.F.: Limusa-Wiley, 2003 (C. Biblioteca)
- SPSS 11: guía para el análisis de datos. Edición: -. Autor: Pardo, Antonio. Editorial: Madrid: McGraw-Hill Interamericana de España, D.L. 2002 (C. Biblioteca)
- Regresión y diseño de experimentos. Edición: -. Autor: Peña Sánchez de Rivera, Daniel.. Editorial: Madrid : Alianza Editorial, 2010. (C. Biblioteca)
8. BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
- Diseños experimentales. Edición: 2ª ed., 2ª reimp. Autor: Cochran, William G.. Editorial: México, D. F.: Trillas, 1995 (C. Biblioteca)
- Design and analysis of experiments. Edición: -. Autor: Dean, Angela. Editorial: Berlin: Springer, 1999 (C. Biblioteca)
- Design and analysis of experiments Klaus Hinkelmann. Edición: -. Autor: Hinkelmann, Klaus. Editorial: New York [etc.]: John Wiley & Sons, 2005- (C. Biblioteca)
- Applied multivariate data analysis. Edición: -. Autor: Jobson, J. D.. Editorial: New York [etc.]: Springer, cop. 1991-1992 (C. Biblioteca)
- Statistical design and analysis of experiments: with applications to engineering and science. Edición: 2nd ed. Autor: Mason, Robert L.. Editorial: New York: Wiley-Interscience, cop. 2003 (C. Biblioteca)
- Multivariate statistical inference and applications. Edición: -. Autor: Rencher, Alvin C.. Editorial: New York [etc.]: John Wiley & Sons, cop. 1998 (C. Biblioteca)
- Statistical analysis of designed experiments. Edición: 2nd ed. Autor: Toutenburg, Helge. Editorial: New York: Springer, cop. 2002 (C. Biblioteca)
- Statistical principles in experimental design. Edición: 3rd ed. Autor: Winer, B.J.. Editorial: New York ; Madrid [etc.]: McGraw-Hill, cop. 1991 (C. Biblioteca)
9. PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN
Una prueba escrita integrada por problemas tanto numéricos como teóricos.
10. CRITERIOS DE EVALUACIÓN
Prueba escrita (concisión, claridad, interpretación de resultados). Ponderación: 100%.