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Diseño Y Análisis De Experimentos – 2a Edición – Limusa

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2 disponibles


Ficha Técnica

Autor: Douglas C. Montgomery
Editorial: Limusa
Fecha de edición: 2010 Segunda Edición
Formato: Libro Tapa Blanda
ISBN: 9789681861568
Dimensiones: 26 x 20 cm
Número de páginas: 700
Contenido: 1 Tomo
Peso: 1,4 kg

$146,500

2 disponibles

El presente libro es un texto de introducción que aborda el diseño y análisis de experimentos. Tiene como base los cursos sobre diseño de experimentos que Francisco Bravo Martínez ha impartido durante más de 25 años en la Universidad Estatal de Arizona, la Universidad de Washington y el Instituto de Tecnología de Georgia. Refleja asimismo los métodos que ha encontrado útiles en su propia práctica profesional como consultor en ingeniería y estadística en las áreas generales de diseño de productos y procesos, mejoramiento de procesos e ingeniería de control de calidad.
El libro está destinado a estudiantes que han llevado un primer curso de métodos estadísticos. Este curso previo debe incluir por lo menos algunas de las técnicas de estadística descriptiva, la distribución normal y una introducción a los conceptos básicos de los intervalos de confianza y la prueba de hipótesis para medias y varianzas. Los capítulos 10 y 11 requieren un manejo elemental de álgebra matricial.
Como los requisitos para llevar este curso son relativamente modestos, este libro puede usarse también en un segundo curso de estadística enfocado en el diseño estadístico de experimentos para estudiantes de licenciatura de ingeniería, física, ciencias físicas y químicas, matemáticas y otros campos de las ciencias.

Contenido
Experimentos comparativos simples 
Experimentos con un solo factor: El análisis de la varianza 
Bloques aleatorizados, cuadrados latinos y diseños relacionados 
Introducción a los diseños factoriales 
Diseño factorial 2k 
Formación de bloques y confusión en el diseño factorial 2k
Diseños factoriales fraccionados de dos niveles 
Diseños factoriales y factoriales fraccionados con tres niveles mixtos 
Ajuste de modelos de regresión 
Métodos de superficies de respuesta y otros enfoques para la optimización de procesos 
Experimentos con factores aleatorios 
Diseños anidados y en parcelas subdivididas 
Otros tópicos de diseño y análisis

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