Ce cours fait partie de la Spécialisation Plan d'expériences

4.7
étoiles
204 évaluations

96 %

Douglas C. Montgomery

13 976 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Plan d'expériencesUniversité d'État de l'Arizona

À propos de ce cours

25 330 consultations récentes

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.

Dates limites flexibles

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Certificat partageable

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 1 sur 4 dans le

Spécialisation Plan d'expériences

Niveau intermédiaire

Approx. 13 heures pour terminer

Anglais

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Ce que vous allez apprendre

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.

Compétences que vous acquerrez

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

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,71/5 (106 évaluations)

Douglas C. Montgomery

Regents’ Professor of Engineering, ASU Foundation Professor of Engineering

School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering

15 243 étudiants

4 cours

Offert par

Université d'État de l'Arizona

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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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu96%(1,325 évaluations)

Semaine

Semaine 1

4 heures pour terminer

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

4 heures pour terminer

6 vidéos (Total 54 min), 6 lectures, 2 quiz

6 vidéos

Instructor Welcome3 min

Course Introduction4 min

Specialization Overview2 min

History of DOX17 min

The Basic Principles of DOX11 min

Factorial Designs with Several Factors14 min

6 lectures

Course Description10 min

Course Textbook and Resources10 min

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

Course Project10 min

Unit 1 Introduction10 min

Introduction to course project10 min

1 exercice pour s'entraîner

Concept Questions30 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Unit 2: Simple Comparative Experiments

4 heures pour terminer

9 vidéos (Total 96 min), 1 lecture, 3 quiz

9 vidéos

Comparative Experiments and Basic Statistical Concepts10 min

The Hypothesis Testing Framework14 min

Pooled t-test and Two-sample t-test12 min

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

Hypothesis Testing on Variances13 min

Paired t-test10 min

Portland Cement Data Example11 min

Florescence Data Example4 min

Hardness Testing Example5 min

1 lecture

Unit 2 Introduction10 min

2 exercices pour s'entraîner

Concept Questions30 min

Exercise 130 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

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

3 heures pour terminer

10 vidéos (Total 84 min), 1 lecture, 2 quiz

10 vidéos

Analysis of Variance (ANOVA)12 min

Models for the Data10 min

ANOVA for Plasma Etching Experiment9 min

Post-ANOVA Comparison of Means9 min

Sample Size Determination7 min

Examples of Single-Factor Experiments9 min

The Random Effects Model8 min

Example of Random Factor Experiment7 min

Plasma Etching Example5 min

Fabric Strength Example2 min

1 lecture

Unit 3 Introduction: Experiments with a Singe Factor; the Analysis of Variance10 min

2 exercices pour s'entraîner

Concept Questions30 min

Exercise 230 min

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

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

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 52 min), 1 lecture, 2 quiz

6 vidéos

The Blocking Principle10 min

Extension of the ANOVA to the RCBD7 min

Example10 min

Residual Analysis for the Vascular Graft Example9 min

The Latin Square Design9 min

Vascular Graft Example6 min

1 lecture

Unit 4 Introduction: Randomized Blocks, Latin Squares, and Related Designs; techniques for handling nuisance factor is experiments10 min

2 exercices pour s'entraîner

Concept Questions30 min

Exercise 330 min

Avis

4.7

52 avis

5 stars
77,94 %
4 stars
15,19 %
3 stars
3,43 %
2 stars
0,98 %
1 star
2,45 %

Meilleurs avis pour EXPERIMENTAL DESIGN BASICS

par DV18 avr. 2022

Very informative for understanding and grsping of concepts

par NB4 janv. 2021

Good material but slow and dry. Assignments were bad and in a non-standard programming language.

par HR21 sept. 2020

The peer review assignment is daunting as you are completely at the mercy of your classmates who might leave proper feedback on what you actually did wrong. Apart from that, great class.

par SK27 déc. 2021

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

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À propos du Spécialisation Plan d'expériences

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.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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