En esta obra el lector adquirirá las habilidades esenciales para planear eficazmente el diseño de experimentos. Se presentan los conceptos y estrategias necesarias para realizar el análisis estadístico de los resultados generados, así como su aplicación en la mejora de procesos y en proyectos de innovación, esta exposición se refuerza con ejercicios, así como con investigaciones y aplicaciones recientes del tema. En el material web del libro, el alumno y el docente encontrarán los siguientes recursos: mapas conceptuales; presentación de lecturas complementarias, investigaciones y temas de actualidad, y solución de problemas por medio de paquetes estadísticos.


VENTAJAS

Desarrollar habilidades básicas pero esenciales en el diseño de experimentos y en el análisis estadístico de los resultados generados

Desarrolla ideas y conceptos importantes en la práctica de diseño de experimentos reales. se presentan diseños adecuados cuando se estudia un solo factor, considerando restricciones en la aleatorización de tratamientos, así como el manejo de covariables
Se explica de manera esencial la teoría sobre los diseños factoriales: factoriales con factores de dos y tres niveles y el uso de fracciones correspondientes

Se presentan los elementos del diseño robusto de parámetros y diseños de gran importancia práctica: el diseño en parcelas divididas, experimentos con mediciones repetidas en el tiempo y básicos de diseños anidados


CONOZCA

El propósito y las diferentes estructuras del diseño experimental; los pasos que se deben seguir para planear y realizar un experimento; los tipos y características de las inferencias; el procedimiento para poder efectuar una estadística inferencial; el correcto desarrollo de un técnica experimental; conocerá en qué consisten las estrategias experimentales para acotar los efectos de ruido experimental; el objetivo y desarrollo de un análisis de covarianza; la función de un intervalo de confianza dentro de la inferencia estadística; en qué casos debe usarse la prueba de Tukey y en qué otros la prueba de Dunnett; cuál es la utilidad de los modelos de análisis de regresión en un experimento, así como los tipos y funciones de cada uno de estos modelos. Conozca, asimismo, las condiciones para la optimización de una variable respuesta estimada.


APRENDA

Aprenda los principios básicos de la planeación de un diseño experimental para usarlos en diferentes áreas del conocimiento; a plantear diseños experimentales y realizar el correspondiente análisis estadístico; a utilizar diversos métodos estadísticos para realizar las pruebas de comparaciones múltiples e interpretar los resultados con la finalidad de tener un adecuado criterio de decisión; a planear y aplicar el diseño de experimentos, así como el efecto de los factores y contrastar las hipótesis sobre estos efectos en el contexto de la estructura de tratamientos factorial; aprenda la estrategia afín para estudiar procesos con muchos factores con un número reducido de tratamientos; a analizar efectos de curvatura en la variable de respuesta y su aplicación en el conocimiento de diferentes procesos utilizando la estructura de tratamientos factoriales 3k; a identificar situaciones reales en las que es necesario explicar una respuesta a partir de uno o varios factores que intervienen en un proceso; a formular modelos de regresión y evaluar la significancia estadística de éstos para comprender e interpretar el conocimiento en diferentes áreas.


DESARROLLE SUS HABILIDADES PARA

Identificar las estructuras del diseño experimental; diseñar un plan experimental; realizar la prueba de hipótesis estadística para la comparación de más de dos tratamientos independientes; realizar las operaciones estadísticas para obtener la tabla del análisis de la varianza e interpretar sus resultados; aplicar los conceptos y procedimientos adecuados para analizar experimentos con restricciones de aleatorización; identificar en qué casos se requiere de la aplicación de las pruebas estadísticas de comparaciones múltiples; identificar situaciones en las que existan varios factores y se requiera estudiarlas por un factor a la vez OFAT; calcular los efectos principales y de interacción para diseños con más de un factor y realizar prácticas de estas operaciones en diferentes casos de estudio; calcular los efectos principales e interacción para diseños de la estructura factorial fraccionada, y realizar prácticas de estas operaciones en diferentes casos de estudio; hacer el procedimiento de cálculo para estimar el efecto de los factores en la estructura factorial 3k; aplicar la estructura del diseño factorial para resolver problemas de procesos en distintas áreas del conocimiento y de ese modo poder contestar a las preguntas sobre el conocimiento de algún objeto de estudio.Está dirigido a estudiantes de ingeniería, ciencias bioquímicas y carreras afines, así como a usuarios de la estadística y a profesionales. El lector adquirirá las habilidades esenciales para planear eficazmente el diseño de experimentos. Se presentan los conceptos y estrategias necesarias para realizar el análisis estadístico de los resultados generados, así como su aplicación en la mejora de procesos y en proyectos de innovación. Esta exposición se refuerza con ejercicios, con investigaciones y aplicaciones recientes del tema.

En el material web del libro, el alumno y el docente encontrarán los siguientes recursos: mapas conceptuales; presentación de lecturas complementarias, investigaciones y temas de actualidad, y solución de problemas por medio de paquetes estadísticos

Jorge Domínguez y Domínguez es licenciado en Física y Matemáticas por parte del Instituto Politécnico Nacional y maestro en ciencias por la Universidad Nacional Autónoma de México; es doctor en Matemáticas por la Universidad Politécnica de Valencia. Actualmente es investigador titular A del Centro de Investigaciones en Matemáticas y al Sistema Nacional de Investigadores (nivel I). Sus principales líneas de investigación son métodos de optimización multi-respuesta; análisis de costes en producción; diseño de experimentos clásico, robusto y confiabilidad.

Eduardo Castaño Tostado estudió la Licenciatura en Actuaría y la Maestría en Estadística en la UNAM, obtuvo el doctorado en Estadística en la Universidad de Okayama Japón. Funge como Jefe de Investigación y Posgrado de la Facultad de Química de la Universidad Autónoma de Querétaro. Es investigador, nivel 2, del SNI en el área I.