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Diseño y análisis de experimentos / Douglas C. Montgomer ; traducción de Rodolfo Piña García ; revisión de Alma Rosa Griselda Zetina Vélez.

By: Montgomery, Douglas C [autor]
Contributor(s): Piña García, Rodolfo [autor] | Zetina Vélez, Griselda [autor]
Publisher: México : Limusa - Wiley, ©2002Edition: 2a. ediciónDescription: xiv, 686 páginas : ilustraciones, gráficos, cuadros ; 25 cmContent type: Media type: Carrier type: ISBN: 9681861566Subject(s): Diseño experimental | Metodologia cientificaDDC classification: 001.434
Contents:
Estrategia de experimentación. -- Conceptos estadísticos básicos. -- Inferencias acerca de las diferencias en las medidas y diseños aleatorizados. -- El análisis de varianza. -- Diseño de bloques completos aleatorizados. -- Diseño de cuadrado latino. -- Diseño factorial 3°. -- Modelos de regresión lineal. -- Modelos con efectos aleatorios. -- Análisis de covarianza. -- Diseño factorial general. -- Modelos de regresión lineal. -- Introducción a la metodología de superficies de repuesta. -- Modelo mixto con dos factores. -- Diseño anidado de dos etapas. -- Descripción del procedimiento.
Experimentos comparativos simples. -- Experimentos con un solo factor: el análisis de varianza. -- Bloques aleatorizados, cuadrados latinos y diseños relacionados. -- Introducción a los diseños factoriales. -- Diseño factorial 2. -- Formación de bloques y confusión en el diseño factorial 2. -- Diseños factoriales fraccionados de dos niveles. -- Diseños factoriales y factoriales fraccionarios con tres niveles y con niveles mixtos. -- Ajuste de modelos de regresión. -- Métodos de superficies de respuesta y otros para la optimización de procesos. -- Experimentos con factores aleatorios. -- Diseños animados y en parcelas subdivididas. -- Otros tópicos de diseño y análisis. -- Apéndice. -- Tabla I. Distribución normal estándar acumulada. -- Tabla ll. Puntos porcentuales de la distribución t. -- Tabla lll. Puntos porcentuales de la distribución. -- Tabla lV. Puntos porcentuales de la distribución F.
Summary: Investigadores de prácticamente todos los campos de estudio llevan a cabo experimentos, por lo general para descubrir algo acerca de un proceso o sistemas particular. En un sentido literal, un experimento es una prueba. En una perspectiva más formal, un experimento puede definirse como una prueba o serie de pruebas en las que se hacen cambios deliberados en las variables de entra de un proceso o sistema para observar e identificar las razones de los cambios que pudieran observarse en la respuesta de salida.
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Learn how to achieve optimal industrial experimentation. Douglas Montgomery has provided statisticians, engineers, scientists, and managers with the most effective approach for learning how to design, conduct, and analyze experiments that optimize performance in products and processes. Illustrates two of today's most powerful software tools for experimental design: Design-Expert(r) and Minitab(r). Throughout the text, You'll find output from these two programs, along with detailed discussion on how computers are currently used in the analysis and design of experiments. You'll also learn how to use statistically designed experiments to: Obtain information for characterization and optimization of systems. Improve manufacturing processes. Design and develop new processes and products. Evaluate material alternatives in product design. Improve the field performance, reliability, and manufacturing aspects of products. Learn how to conduct experiments effectively and efficiently. In its own Web site (www.wiley.com/college/montgomery), offers supplemental text material for each chapter.

Incluye apéndice e ìndice. -- Apéndice A. Distribución normal estándar acumulada. -- B. Puntos porcentuales de la distribución. -- C. Curvas de operación características para el análisis de varianza del modelo con efectos fijos.

Estrategia de experimentación. -- Conceptos estadísticos básicos. -- Inferencias acerca de las diferencias en las medidas y diseños aleatorizados. -- El análisis de varianza. -- Diseño de bloques completos aleatorizados. -- Diseño de cuadrado latino. -- Diseño factorial 3°. -- Modelos de regresión lineal. -- Modelos con efectos aleatorios. -- Análisis de covarianza. -- Diseño factorial general. -- Modelos de regresión lineal. -- Introducción a la metodología de superficies de repuesta. -- Modelo mixto con dos factores. -- Diseño anidado de dos etapas. -- Descripción del procedimiento.

Experimentos comparativos simples. -- Experimentos con un solo factor: el análisis de varianza. -- Bloques aleatorizados, cuadrados latinos y diseños relacionados. -- Introducción a los diseños factoriales. -- Diseño factorial 2. -- Formación de bloques y confusión en el diseño factorial 2. -- Diseños factoriales fraccionados de dos niveles. -- Diseños factoriales y factoriales fraccionarios con tres niveles y con niveles mixtos. -- Ajuste de modelos de regresión. -- Métodos de superficies de respuesta y otros para la optimización de procesos. -- Experimentos con factores aleatorios. -- Diseños animados y en parcelas subdivididas. -- Otros tópicos de diseño y análisis. -- Apéndice. -- Tabla I. Distribución normal estándar acumulada. -- Tabla ll. Puntos porcentuales de la distribución t. -- Tabla lll. Puntos porcentuales de la distribución. -- Tabla lV. Puntos porcentuales de la distribución F.

Investigadores de prácticamente todos los campos de estudio llevan a cabo experimentos, por lo general para descubrir algo acerca de un proceso o sistemas particular. En un sentido literal, un experimento es una prueba. En una perspectiva más formal, un experimento puede definirse como una prueba o serie de pruebas en las que se hacen cambios deliberados en las variables de entra de un proceso o sistema para observar e identificar las razones de los cambios que pudieran observarse en la respuesta de salida.

Titulo original Design and analysis of experiments.

Table of contents provided by Syndetics

  • Simple Comparative Experiments
  • Experiments with a Single Factor: The Analysis of Variance
  • Randomized Blocks, Latin Squares, and Related Designs
  • Introduction to Factorial Designs
  • The 2k Factorial Design
  • Blocking and Confounding in the 2k Factorial Design
  • Two-Level Fractional Factorial Designs
  • Three-Level and Mixed-Level Factorial and Fractional Factorial Designs
  • Fitting Regression Models
  • Response Surface Methods and Other Approaches to Process Optimization
  • Experiments with Random Factors
  • Nested and Split-Plot Designs
  • Other Design and Analysis Topics
  • Bibliography
  • Appendices
  • Index

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