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因子实验通常用于因子筛选，即确定过程或系统中对响应最重要的因子子集。一旦确定了一组重要因素，人们的兴趣通常就会转向优化；也就是说，什么水平的重要因素会产生最佳的响应值。 本课程提供设计和优化工具，利用响应面框架来回答这个问题。 其他相关主题包括计算机实验的设计和分析、混合物实验以及减少不可控因素对反应中不必要的变异性影响的实验策略。
响应面、混合物和模型构建
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
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- 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
12个视频4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
7个视频1篇阅读材料2个作业
涵盖的内容
14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
获得职业证书
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4.8 (25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
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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DR
5
已于 Jul 25, 2020审阅
It was a great experience for me to do the RSM model building an online course. I learned experimental designs for fitting response surfaces.
AZ
5
已于 Oct 9, 2021审阅
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.
常见问题
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