Descripción
Este breve manual es una guía práctica y accesible para el diseño estadístico y el análisis de experimentos multifactoriales de 2 niveles, del tipo ampliamente utilizado en la industria y los negocios. Escrito para tecnólogos e investigadores, renuncia a la típica y pesada superposición estadística de los textos habituales sobre este tema, centrándose en un catálogo limitado de diseños estándar que son útiles para problemas comúnmente encontrados. Estas opciones de diseño se basan en desarrollos relativamente recientes en projectividad del diseño, y su análisis no requiere más que simples gráficos de los datos: no se necesita experiencia especial ni software complejo. Numerosos ejemplos muestran cómo llevar a cabo este programa en la práctica.
Aunque el contenido estadístico del manual se ha limitado deliberadamente, no obstante, discute varios asuntos prácticos que rara vez se incluyen en tratamientos más completos, pero que son vitales para el éxito experimental. Entre ellos se encuentran las realidades de la aleatorización frente a la división de parcelas, la importancia de identificar la unidad experimental y una discusión sobre la replicación que argumenta que generalmente no vale la pena el esfuerzo. Los lectores con cierta exposición estadística previa —y los estadísticos— también pueden sorprenderse al encontrar que los valores p no aparecen en ninguna parte del libro, y que de hecho los autores argumentan explícitamente en contra de su uso.
Aquellos que sean nuevos en las ideas del Diseño Estadístico de Experimentos (DOE) —o incluso aquellos que tengan cierta familiaridad pero deseen una mayor comprensión y simplicidad— encontrarán que este manual es una forma efectiva de aprender y aplicar esta poderosa tecnología en su propio trabajo.
Autor: Daniel Coleman, Bert Gunter
Editorial: Createspace Independent Publishing Platform
Publicado: 15/05/2014
Páginas: 118
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.37lbs
Tamaño: 9.02h x 5.98w x 0.25d
ISBN13: 9781497511903
ISBN10: 1497511909
Categorías BISAC:
- Tecnología e Ingeniería | Investigación
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