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工程、科学和商业领域的许多实验都涉及多个因素。 本课程将介绍这些类型的多因素实验。 在这些情况下，适当的实验策略是基于因子设计，这是一种同时改变多个因素的实验类型。 本课程的重点是设计这些类型的实验，并使用方差分析来分析所得数据。 这些类型的实验通常包括干扰因素，在因子设计中可以使用阻断原则来处理这些情况。 随着相关因素数量的增加，全阶乘设计变得过于昂贵，而分数阶乘设计则非常有用。 本课程将介绍分数阶乘的优点，以及构建和分析这些实验数据的方法。
因子设计和分数因子设计
您将学到什么
进行分块因子实验，构建并分析分数因子设计
将因子概念应用到包含多个因子的实验中
使用方差分析进行因子分析
使用 2^k 因式设计系统
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 实验设计 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
涵盖的内容
9个视频5篇阅读材料2个作业1个应用程序项目1个讨论话题
涵盖的内容
12个视频1篇阅读材料2个作业
涵盖的内容
4个视频1篇阅读材料2个作业
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料2个作业1次同伴评审
获得职业证书
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位教师
授课教师评分
4.7 (31个评价)
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状态：免费试用Arizona State University
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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Larry W.
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学生评论
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AA
5
已于 Sep 20, 2020审阅
thanks montgomery sir, and thanks to arizona state university
SK
5
已于 Feb 3, 2022审阅
Great course for reasearcers and scientists who want perform experiments in a scientific way
SH
5
已于 Dec 21, 2020审阅
Dense, very to the point and extremely useful course for me. I only wish there was more example videos in JMP.
常见问题
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。