DISEÑO DE EXPERIMENTOS
Objetivos
Introducir al estudiante en los rudimentos del diseño experimental de modo que entienda sus objetivos, asimile sus líneas argumentales básicas y sea capaz de aplicar algunos de los modelos más sencillos de uso más frecuente. La asignatura se inicia con una introducción al control de calidad como ámbito motivador del diseño experimental. La asignatura culmina con una breve introducción a las series temporales, cuya necesidad se habrá justificado en el propio control de procesos y en el diagnóstico del modelo de análisis de la varianza, aunque se insistirá en todo su amplio horizonte de aplicación.
Programa Teoría
1.- Introducción al control estadístico de la calidad.
Concepto de proceso bajo control. Control de fabricación por variables.Control de fabricación por atributos. Control de fabricación por número de defectos. Gráficos de control.
2.- El control de recepción.
Planteamiento del problema. Control simple por atributos. Curva característica. Planes de muestreo. Planes de control rectificativo.
3.- Análisis de la Varianza.
Comparación de medias de poblaciones normales. Hipótesis básicas del modelo. Estimación de los parámetros. Valoración del ajuste y tabla de ANOVA. Diagnóstico del modelo. Gráficas de residuos. Transformaciones de Box-Cox.
4.- Comparaciones múltiples y contrastes de medias.
Problemática de la inferencia simultánea. Comparaciones múltiples. Método de Bonferroni. Métodos basados en el rango Studentizado. Contrastes de medias. Inferencia sobre contrastes. Contrastes ortogonales.
5.- Introducción al diseño experimental.
Los principios del diseño experimental. Diseño de bloques completos aleatorizados. Estimación de los parámetros del modelo. Análisis de la varianza. Ventajas del diseño. Hipótesis de no interacción bloques-factor.
6.- Modelos clásicos del diseño experimental.
Diseños multifactoriales cruzados. Estrategias de selección de modelos. Diseños fraccionales. Cuadrado latino. Cuadrado greco-latino. Otros diseños fraccionales.
7.- Diseños de efectos aleatorios y jerárquicos.
Factores de efectos aleatorios. Variaciones en los contrastes de la tabla de ANOVA. Modelos mixtos. Diseños jerárquicos. Tabla de ANOVA y análisis de componentes de la varianza.
8.- Introducción a las series temporales.
Series temporales y procesos estocásticos. Tratamiento descriptivo versus métodos inferenciales. Técnicas de alisamiento. Medias móviles. Regresión local. Descomposición en tendencia-ciclo y estacionalidad.
9.- Técnicas de predicción.
Problemática de la predicción y métodos adaptativos. Técnicas basadas en promedios. Técnicas basadas en suavización exponencial. Suavizado exponencial simple. Suavizado lineal de Holt. Suavizado con tendencia y estacionalidad de Holt-Winters. Selección de predictores. Limitaciones de los métodos descriptivos.
Programa Prácticas
1.- Control de fabricación.
2.- Control de recepción.
3.- Bloques completos aleatorizados.
4.- Diseños multifactoriales cruzados y fraccionales.
5.- Diseños jerárquicos de efectos aleatorios.
6.- Series temporales.
Bibliografía
- Daniel Peña (1987) Estadística, Modelos y Métodos 1. Fundamentos. Alianza Universidad Textos.
- Daniel Peña (1987) Estadística, Modelos y Métodos 2. Modelos lineales y series temporales. Alianza Universidad Textos.
- Montgomery D.C. y Runger G. C. (1996) Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería. Mc Graw Hill.
- Chatfield C. (1980) The analysis of time series. An introduction. Chapman and Hall.
- Makridakis, S., Wheelwright, S. C. y Hyndman, R. J. (1998). Forecasting, methods an applications. Wiley.
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