Many experiments involve factors whose levels are chosen at random. A well-know situation is the study of measurement systems to determine their capability. This course presents the design and analysis of these types of experiments, including modern methods for estimating the components of variability in these systems. The course also covers experiments with nested factors, and experiments with hard-to-change factors that require split-plot designs. We also provide an overview of designs for experiments with response distributions from nonnormal response distributions and experiments with covariates.
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実験計画専門講座アリゾナ州立大学（Arizona State University）このコースについて
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次における4の4コース
中級レベル
約9時間で修了
英語
字幕：フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, ロシア語, 英語, スペイン語
学習内容
Design and analyze experiments where some of the factors are random
Design and analyze experiments where there are nested factors or hard-to-change factors
Analyze experiments with covariates
Design and analyze experiments with nonnormal response distributions
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アリゾナ州立大学（Arizona State University）
Arizona State University has developed a new model for the American Research University, creating an institution that is committed to excellence, access and impact. ASU measures itself by those it includes, not by those it excludes. ASU pursues research that contributes to the public good, and ASU assumes major responsibility for the economic, social and cultural vitality of the communities that surround it.
シラバス - 本コースの学習内容
4時間で修了
Unit 1: Experiments with Random Factors
4時間で修了
6件のビデオ （合計44分）, 5 学習用教材, 3 個のテスト
2時間で修了
Unit 2: Nested and Split-Plot Designs
2時間で修了
6件のビデオ （合計64分）, 1 学習用教材, 2 個のテスト
3時間で修了
Unit 3: Other Design and Analysis Topics
3時間で修了
7件のビデオ （合計71分）, 1 学習用教材, 3 個のテスト
レビュー
- 5 stars75%
- 4 stars10.71%
- 3 stars14.28%
RANDOM MODELS, NESTED AND SPLIT-PLOT DESIGNS からの人気レビュー
AAにより2020年9月25日
THIS FULL COURSE WAS EXCELLENT. IT WILL HELP IN MY PROJECT. THANK YO DOCTOR MONTGOMERY SIR.
MLにより2021年11月25日
Comprehensive and practical course in the Design of Experiments specialization. Helps reinforce the need for a physical experiment to align with constraints on randomization.
RRにより2020年7月25日
Very exhaustive information about random models and nested and split-plot designs. Thank you to Professor Douglas C. Montgomery and Coursera Team.
実験計画専門講座について
Learn modern experimental strategy, including factorial and fractional factorial experimental designs, designs for screening many factors, designs for optimization experiments, and designs for complex experiments such as those with hard-to-change factors and unusual responses. There is thorough coverage of modern data analysis techniques for experimental design, including software. Applications include electronics and semiconductors, automotive and aerospace, chemical and process industries, pharmaceutical and bio-pharm, medical devices, and many others.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
学資援助はありますか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
