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Introducción al diseño de experimentos
Beschreibung
Mindmap am Introducción al diseño de experimentos, erstellt von erika portillo am 01/06/2021.
Mindmap von
erika portillo
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erika portillo
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Zusammenfassung der Ressource
Introducción al diseño de experimentos
Diseño de experimentos (DDE)
Industrias
Experimentos
Comprobar ideas
Solucionar problemas
Comparar materiales, instrumentos y obtener el mejor
Condiciones de operación
Determinar factores en un proceso
Reducir tiempo
Base ensayo y error
Experiencia
Intuición
Observador proactivo y perceptivo
Observar y proponer mejoras
Diseños estadísticos
Forma eficaz de hacer pruebas
Evidencias objetivas
Respondan interrogantes planteadas
Clarificar inciertos de un proceso
Lograr mejoras
Objetivo
Generar conocimiento y aprendizaje eficiente
Proceso
Deducción
Hipótesis puede ser comparada con los datos
Inducción
Hipótesis es modificada para ser comparada con los datos viejos y actuales
Ciclo de retroalimentación
Definición
Conjunto de técnicas activas que son manipuladas para obtener resultados
Historia
Ronald A. Fisher
Libro "The desing of experiments"
Formas de realizar experimentos obstaculiza los análisis de resultados
Métodos para diseñar experimentos con varios factores
George E.P.Box
Metodología de la superficie de respuestas
1950 y 1980
Útil en áreas de investigación y desarrollo
1970
Procesos de manufactura
Definiciones básicas
Variables, factores y niveles
Variable de respuesta
Resultados de una prueba experimental (calidad)
Factores controlables
Se controlan durante el experimento
Factores no controlables
No sé pueden controlar durante el experimento
Factores estudiados
Variables que se investigan
Niveles y tratamientos
Valores que se le asignan a cada factor estudiado
Error aleatorio y error experimental
Variabilidad natural de un proceso
Experimento
Cambio en las condiciones de operación de un sistema que sirve para medir el efecto de cambios en las propiedades del resultado
Conjunto de técnicas estadísticas y de ingeniería
Relación causa-efecto
Unidad experimental
Muestra útil para generar un valor representativo del resultado
Etapas en el diseño de experimentos
Matriz de diseño
Planeación y realización
Delimitar el problema
Elejir las variables y verificar que sean confiables
Seleccionar los niveles de cada factor
Planear y organizar el experimento
Realizar el experimento
Determinar los factores a investigarse
Análisis
Observaciones muestrales
Análisis de varianza ANOVA
Control y conclusiones
Interpretación
Respaldo del análisis estadístico formal
Principios básicos
Clasificación y selección de los diseños experimentales
Los cinco aspectos que más influyen son:
1. El objetivo del experimento
2. El número de factores a estudiar.
3. El número de niveles que se prueban en cada factor.
4. Los efectos que interesa investigar (relación factores-respuesta).
5. El costo del experimento, tiempo y precisión deseada.
los diseños se pueden clasificar como:
1. Diseños para comparar dos o más tratamientos.
2. Diseños para estudiar el efecto de varios factores sobre la(s) respuesta(s).
3. Diseños para determinar el punto óptimo de operación del proceso.
4. Diseños para la optimización de una mezcla.
5. Diseños para hacer el producto o proceso insensible a factores no controlables
Consideraciones prácticas sobre el uso de métodos estadísticos
Punto de partida
Principios básicos de experimentos:
aleatorización
Consiste en hacer las corridas experimentales en orden aleatorio (al azar) y con material también seleccionado aleatoriamente
repetición
Es correr más de una vez un tratamiento o una combinación de facto res.
Las repeticiones permiten distinguir mejor qué parte de la variabilidad total de los datos se debe al error aleatorio y cuál a los factores.
bloqueo
Consiste en tomar en cuenta todos los factores que puedan afectar la respuesta observada
Una estrategia de bloqueo sería que un mismo operador realizara todas las pruebas del experimento.
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