学习现代实验策略，包括因子和分数因子实验设计、筛选多种因子的设计、优化实验设计以及复杂实验设计，如具有难以改变的因子和异常反应的实验设计。本书全面介绍了用于实验设计的现代数据分析技术，包括软件。 应用领域包括电子和半导体、汽车和航空航天、化学和加工工业、制药和生物制药、医疗设备等。
应用的学习项目
学员将完成一个通常以自己的工作环境为基础的项目，并以此有效地展示实验设计方法的应用。课程的结构和逐步教授的过程旨在确保学员取得成功。
实验设计 专项课程
实验设计 专项课程
设计、开发和改进产品与流程. 能够应用现代实验技术改进现有产品和工艺，并更快地将新产品和工艺推向市场
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
14,965 人已注册
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精进特定领域的专业知识
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- 借助实践项目精通一门科目或一个工具
- 培养对关键概念的深入理解
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专业化 - 4门课程系列
实验设计基础
第 1 门课程 12小时
您将学到什么
课程结束后，您将能够
处理复杂的工业和商业研究问题，并通过严格的、统计上合理的实验策略来解决这些问题
使用现代软件有效规划实验
分析实验结果数据，并将结果有效地传达给决策者。
您将获得的技能
类别：统计假设检验
类别：统计分析
类别：概率与统计
类别：研究设计
类别：实验
类别：Variance 分析
类别：统计方法
类别：设计策略
类别：样本量的确定
类别：统计建模
类别：质量控制
类别：数据分析软件
类别：描述性统计
因子设计和分数因子设计
第 2 门课程 12小时
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
您将获得的技能
类别：统计方法
类别：统计分析
类别：样本量的确定
类别：统计建模
类别：Variance 分析
类别：实验
类别：数据分析
响应面、混合物和模型构建
第 3 门课程 13小时
您将学到什么
使用计算机模型进行实验，了解如何使用最小二乘回归法根据实验设计数据建立经验模型
了解响应面方法策略，进行以系统优化为目标的实验
认识如何将响应面方法用于因素为混合物成分的实验
认识到实验的目的是最大限度地减少不可控因素对响应的影响
您将获得的技能
类别：统计建模
类别：数学建模
类别：统计分析
类别：回归分析
类别：模型评估
类别：分析
类别：研究设计
类别：实验
类别：统计方法
随机模型、嵌套和分割图设计
第 4 门课程 9小时
您将学到什么
设计并分析部分因素为随机因素的实验
设计和分析存在嵌套因素或难以改变因素的实验
分析带有协变量的实验
设计和分析非正常响应分布的实验
您将获得的技能
类别：统计建模
类别：统计分析
类别：统计方法
类别：回归分析
类别：概率分布
类别：抽样（统计）
类别：统计假设检验
类别：数据转换
类别：数据分析软件
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