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Bajar gratis el libro completo “Diseño De Experimentos” de César Pérez publicado en el año 2013. Lectura complementaria recomendada para estudiantes de Estadística.

  • Editorial: GARCETA.
  • Formatos de descarga disponibles: TXT – PDF – RB – EPUB – DOC. (ZIP – TAR.BZ – RAR).
  • Páginas: 408.
  • ISBN: 9788415452393.
  • Incluye un resumen de 32 páginas, y las preguntas de prueba más frecuentes.
  • Publicado el: 24/3/2013
  • Género/Colección: Educativo.
  • Descripción: Experimentar consiste en variar deliberadamente las condiciones habituales de trabajo para encontrar mejores maneras de proceder y ganar al mismo tiempo un conocimiento más profundo sobre el comportamiento de productos y procesos. El problema básico del diseño de experimentos reside en decidir qué conjunto de variables pondrán de manifiesto, de forma más clara y con menos esfuerzo, los diversos aspectos de interés de un problema habitualmente industrial pero extensible a cualquier otro sector. En la industria, las técnicas de análisis y diseño de experimentos se utilizan básicamente en la mejora de los productos y en el diseño o mejora de procesos. La optimización de procesos sobre los que influyen múltiples variables es la esencia del diseño de experimentos. Precisamente este libro se ocupa de las técnicas de diseño de experimentos más habituales. La obra comienza tratando los experimentos de comparaciones simples y los experimentos unifactoriales. A continuación se generaliza a los experimentos multifactoriales y con covariables. Se tratan también los diseños en bloques aleatorizados, en parcelas divididas, cuadrados latinos y grecolatinos, diseños jerárquicos y diseños de superficie de respuesta. Por último, se profundiza abordando los experimentos factoriales completos y fraccionales, así como los experimentos multivariantes. En cuanto a la metodología, los temas comienzan con fundamentos teóricos sobre las diferentes técnicas que posteriormente se complementan con métodos automatizados utilizando el software más actual adecuado para trabajar en diseño de experimentos. Se utilizan los programas SPSS, STATGRAPHICS, EXCEL Y SAS para la resolución de una gran variedad de ejercicios prácticos. CONTENIDO Capítulo 1. Introducción al diseño de experimentos Conceptos en el diseño de experimentos Aplicaciones del diseño de experimentos Clasificación de los modelos de diseño de experimentos Los modelos de diseño de experimentos como modelos econométricos Capítulo 2. Experimentos de comparaciones simples Introducción Modelización de experimentos. Variables aleatorias Diseños de experimentos aleatorizados. Inferencias sobre la diferencia de medias Contrastes de hipótesis Intervalos de confianza Comparación de poblaciones normales con datos apareados Ejemplos sobre variables aleatorias discretas Ejemplos sobre variables aleatorias continuas Ejemplos sobre intervalos de confianza Ejemplos sobre contrastes de hipótesis Capítulo 3. Experimentos de comparaciones simples. Métodos automatizados SPSS y los contrastes de hipótesis e intervalos de confianza SAS y los contrastes de hipótesis e intervalos de confianza STATGRAPHICS CENTURION y los contrastes de hipótesis e intervalos de confianza Contrastes de hipótesis para diferencias de medias a través de Excel Capítulo 4. Experimentos con un solo factor. Análisis de la varianza Introducción Diseños unifactoriales Contrastes múltiples de igualdad de varianzas Estimación del diseño unifactorial por máxima verosimilutud Ejemplo de diseño unifactorial Ejemplo de diseño unifactorial balanceado Ejemplo de diseño unifactorial balanceado con intervalos de confianza Ejemplo de diseño unifactorial con contrastes de igualdad de medias Ejemplo de diseño unifactorial con contrastes de igualdad de varianzas Capítulo 5. Experimentos con un solo factor. Métodos automatizados Introducción Diseños unifactoriales de efectos fijos con SPSS Diseños unifactoriales de efectos aleatorios con SPSS Diseños unifactoriales de efectos fijos con SAS. Procedimiento ANOVA Diseños unifactoriales de efectos aleatorios con SAS. Procedimiento VARCOM Diseños unifactoriales de efectos fijos con STATGRAPHICS. Estimación y diagnosis Diseños unifactoriales de efectos aleatorios con STATGRAPHICS Diseños unifactoriales con EXCEL Capítulo 6. Experimentos multifactoriales. Diseños factoriales Introducción Diseño bifactorial. Efectos fijos, aleatorios y mixtos Estimación del diseño bifactorial por máxima verosimilitud Diseño en bloques aleatorizados Estimación del diseño en bloques aleatorizados por máxima verosimilitud Diseño en medidas repetidas Estimación del diseño bifactorial en medidas repetidas por máxima verosimilitud Diseño completos con tres factores Diseño en cuadrado latino Diseño en cuadrado grecolatino Diseño en parcelas divididas (split-splot) Diseños jerárquicos o anidados Capítulo 7. Experimentos multifactoriales. Métodos automatizados para diseños factoriales Introducción Diseños multifactoriales de efectos fijos, aleatorios y mixtos con SPSS Componentes de la varianza en diseños de efectos aleatorios y mixtos con SPSS Diseños multifactoriales de medidas repetidas con SPSS Diseños multifactoriales de efectos fijos, aleatorios y mixtos con SAS. Proc ANOVA Componentes de la varianza en diseños de efectos aleatorios y mixtos con SAS SAS y los diseños jerárquicos (anidados) Modelos ANOVA no paramétricos: procedimiento NPAR1WAY Diseños multifactoriales de efectos fijos, aleatorios y mixtos con SAS. Proc GLM Diseños multifactoriales de efectos fijos, aleatorios y mixtos con STATGRAPHICS Componentes de la varianza con diseños de efectos aleatorios y mixtos en STATGRAPHIS Diseños de dos factores con varias muestras por grupo (medidas repetidas) con EXCEL Diseño de dos factores con una muestra por grupo en EXCEL Capítulo 8. Diseños en bloques aleatorizados. Métodos automatizados Diseño en bloques aleatorizados con STATGRAPHICS CENTURION Diseño en bloques aleatorizados con SPSS Diseño en bloques aleatorizados con SAS Diseño en cuadrado latino con STATGRAPHICS Diseño en cuadrado latino con SPSS Diseño en cuadrado latino con SAS Diseño en cuadrado grecolatino con SPSS Diseño split splot con SAS Diseño split splot con STATGRAPHICS CENTURION Diseño split splot con SPSS El procedimiento GLM de SAS y los diseños en bloques aleatorizados Capítulo 9. Experimentos con covariables. Métodos automatizados Diseños del análisis de la covarianza Modelo de regresión lineal general (GLM) Regresión, ANOVA y ANCOVA univariantes de uno y varios factores con MLG en SPSS. Diagnosis Componentes de la varianza en modelos ANOVA y ANCOVA de efectos mixtos con SPSS Regresión, ANOVA y ANCOVA de uno y varios factores con MLG en STATGRAPHICS . Diagnosis de modelos y superficies de respuesta Regresión, ANOVA y ANCOVA univariantes de uno y varios factores con MLG en SAS Capítulo 10. Diseños factoriales fraccionarios. Superficies de respuesta. Métodos automatizados Diseños factoriales completos Diseños factoriales 2k 3k y pk Diseños factoriales en bloques (confusión) Diseños factoriales fraccionarios Fracción un medio del diseño 2k Fracción un cuarto del diseño 2k Fracción un tercio del diseño 3k Diseños de superficies de respuesta Modelos lineales mixtos SAS y los modelos mixtos SAS/QC y el diseño de experimentos SPSS y los modelos mixtos. Datos de panel Diseños factoriales completos y fraccionales en STATGRAPHICS. Superficies de respuesta Capítulo 11. Diseños multirrespuesta. Modelos MANOVA y MANCOVA. Métodos automatizados Diseños multirrespuesta. Análisis multivariante de la varianza y la covarianza Análisis multivariante de la varianza (MANOVA) Análisis multivariante de la covarianza (MANCOVA) SPSS y los modelos MANOVA y MANCOVA multivariantes de uno y varios factores SAS y los modelos MANOVA y MANCOVA multivariantes de uno y varios factores STATGRAPHICS y los modelos MANOVA y MANCOVA multivariantes de uno y varios factores
  • Idioma: Español.
  • Servidores de descarga: Mediafire – MEGA – SendGB – Dropbox – Google Drive.
  • Valoración: 3.57, con 106 votos.
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