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Análisis Y Diseño De Experimentos

Por: Humberto Gutiérrez Pulido.
Tipo de material: materialTypeLabelLibroEditor: Mexico McGraw Hill 2012Edición: 3 Edición.Descripción: 489 p.ISBN: 978-607-15-0725-9.Materia(s): Optimización simultánea de varias respuestas Diseño completamente al azar y ANOVA Planeación de un experimentoClasificación CDD: 310
Contenidos:
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 2k Diseño factorial 22 Experimento 22: ejemplo integrador Diseño factorial 23 Experimento 23: ejemplo integrador Diseño factorial general 2k Diseño factorial 2k 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 2k~p Diseño factorial fraccionado 2k~1 El concepto de resolución Construcción de fracciones 2k~1 Experimento 25'1: ejemplo integrador Diseños factoriales fraccionados 2k~2. ., Diseño factorial fraccionado 2k~p 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 caracterizacion de la superficie de respuesta 447 Restricciones en los componentes de una mezcla 450
Resumen: 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.Nota de existencias: 10
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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 2k

Diseño factorial 22

Experimento 22: ejemplo integrador

Diseño factorial 23

Experimento 23: ejemplo integrador

Diseño factorial general 2k

Diseño factorial 2k 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 2k~p

Diseño factorial fraccionado 2k~1

El concepto de resolución

Construcción de fracciones 2k~1

Experimento 25'1: ejemplo integrador

Diseños factoriales fraccionados 2k~2. .,

Diseño factorial fraccionado 2k~p

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 caracterizacion de la superficie de respuesta 447

Restricciones en los componentes de una mezcla 450

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.

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