Temario_Diseño_Experimentos
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TEMARIO CAPACITACIÓN EN DISEÑO DE EXPERIMENTOS Módulo 1: Estadística y medidas de resumen Definición de Estadística. Diferencia entre Estadística Descriptiva e Inferencial. Conceptos básicos. Población, Muestra y Unidad elemental. Observación, Parámetros y Estadísticos. Variables y su Clasificación. Medidas de posición. Media o promedio aritmético. Proporción. Medidas de dispersión. Varianza y Desviación Estándar Caso Práctico 1. Módulo 2: Probabilidad, distribuciones y pruebas de hipótesis. Conceptos de probabilidad y variable aleatoria. Función de probabilidad. Esperanza y Varianza. Distribución Normal. Distribuciones Muestrales: Chi-cuadrado, T-Student y F. Hipótesis Estadística. Definición. Hipótesis nula y alternativa. Tipos de Errores Tipos de Pruebas de Hipótesis. Región crítica y regla de decisión. P- valor. Caso Práctico 2. Módulo 3: Diseño de experimentos: Principios básicos Introducción. Investigación Experimental y No Experimental. Tipos de experimentos. Definición y objeto de un diseño experimental Elementos de un diseño experimental Unidad experimental y muestral. Factores y niveles de un factor. Tratamientos. Variables respuesta. Error experimental. Análisis de variancia. Tipos de modelos en el diseño de experimentos
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TEMARIO
CAPACITACIN EN
DISEO DE EXPERIMENTOS
Mdulo 1: Estadstica y medidas de resumen
Definicin de Estadstica.
Diferencia entre Estadstica Descriptiva e Inferencial.
Conceptos bsicos.
Poblacin, Muestra y Unidad elemental.
Observacin, Parmetros y Estadsticos.
Variables y su Clasificacin.
Medidas de posicin.
Media o promedio aritmtico.
Proporcin.
Medidas de dispersin.
Varianza y Desviacin Estndar
Caso Prctico 1.
Mdulo 2: Probabilidad, distribuciones y pruebas de hiptesis.
Conceptos de probabilidad y variable aleatoria.
Funcin de probabilidad. Esperanza y Varianza.
Distribucin Normal.
Distribuciones Muestrales: Chi-cuadrado, T-Student y F.
Hiptesis Estadstica.
Definicin.
Hiptesis nula y alternativa.
Tipos de Errores
Tipos de Pruebas de Hiptesis.
Regin crtica y regla de decisin. P- valor.
Caso Prctico 2.
Mdulo 3: Diseo de experimentos: Principios bsicos
Introduccin. Investigacin Experimental y No Experimental.
Tipos de experimentos.
Definicin y objeto de un diseo experimental
Elementos de un diseo experimental
Unidad experimental y muestral.
Factores y niveles de un factor.
Tratamientos.
Variables respuesta.
Error experimental.
Anlisis de variancia.
Tipos de modelos en el diseo de experimentos
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Caso Prctico 4.
Mdulo 4: Diseo completamente al azar (DCA).
Introduccin. Principios bsicos.
Modelos y estimacin.
Anlisis de varianza.
Comparaciones mltiples
Prueba de Tukey.
Prueba de Fisher.
Prueba de Dunnett.
Prueba del mejor subconjunto de medias HSU.
Prueba de Duncan.
Prueba de Bonferroni
Prueba para funciones lineales estimables. Prueba de Scheffe.
Caso Prctico 4.
Mdulo 5: Diseos en bloque completo al azar (DBCA).
Introduccin. Principios bsicos.
Aleatorizacin.
Modelos y estimacin.
Anlisis de varianza.
Comparaciones mltiples
Caso Prctico 5.
Mdulo 6: Diseo cuadrado latino y greco latino
Introduccin. Principios bsicos.
Modelos y estimacin.
Anlisis de varianza.
Comparaciones mltiples
Caso Prctico 6.
Mdulo 7: Diseo factorial
Introduccin. Principios bsicos.
Experimentos factoriales p x q
Tipos de efectos.
Modelos y estimacin.
Anlisis de varianza.
Anlisis de efectos simples.
Comparaciones mltiples.
Diseo Factorial 2k.
Estimacin de efectos.
Anlisis de varianza.
Anlisis de dispersin y algoritmo de Yates.
Confusin en el diseo factorial.
Diseo Factorial Fraccionario 2k*p.
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Caso Prctico 7.
