Faktorielle Experimente werden häufig beim Faktorenscreening verwendet, d.h. bei der Identifizierung der Teilmenge von Faktoren in einem Prozess oder System, die für die Reaktion von primärer Bedeutung sind. Sobald die wichtigen Faktoren identifiziert sind, wendet sich das Interesse in der Regel der Optimierung zu, d.h. der Frage, welche Werte der wichtigen Faktoren die besten Werte für die Reaktion ergeben. In diesem Kurs werden Entwurfs- und Optimierungswerkzeuge zur Beantwortung dieser Frage mit Hilfe des Response Surface Frameworks vorgestellt. Weitere verwandte Themen sind die Planung und Analyse von Computerexperimenten, Experimente mit Mischungen und experimentelle Strategien zur Reduzierung der Auswirkungen unkontrollierbarer Faktoren auf die unerwünschte Variabilität der Reaktion.
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Reaktionsoberflächen, Mischungen und Modellbildung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Planung von Experimenten
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Dozent: Douglas C. Montgomery
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Was Sie lernen werden
Führen Sie Experimente mit Computermodellen durch und verstehen Sie, wie die Regression der kleinsten Quadrate verwendet wird, um ein empirisches Modell aus den Daten der Versuchsplanung zu erstellen
Verstehen Sie die Strategie der Response Surface Methodologie zur Durchführung von Experimenten, bei denen die Systemoptimierung das Ziel ist
Erkennen Sie, wie der Response Surface Ansatz für Experimente verwendet werden kann, bei denen die Faktoren die Komponenten einer Mischung sind
Erkennen Sie, wo das Ziel des Experiments darin besteht, die Variabilität zu minimieren, die durch unkontrollierbare Faktoren in die Reaktion übertragen wird
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Experiment
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Regression
- Kategorie: Allgemeine Statistik
- Kategorie: Datenanalyse
Wichtige Details
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Bewertungen von Lernenden
66 Bewertungen
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Geprüft am 26. Juli 2020
It was a great experience for me to do the RSM model building an online course. I learned experimental designs for fitting response surfaces.
Geprüft am 10. Okt. 2021
DoE is an essential but forgotten initial step in the experimental work! This course gives a very good start and breaking the ice for higher quality of experimental work.
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Häufig gestellte Fragen
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