Présente la conception des expériences, en mettant l'accent sur l'efficacité et les interactions en R & D à travers le contexte historique et des exemples pratiques.
Explore les effets du rouge sur l'attractivité, la désirabilité et le statut, en mettant l'accent sur l'analyse statistique et les défis de la réplication et du biais de publication.
Explore la conception de la surface de réponse, en mettant l'accent sur le manque d'analyse de l'ajustement et de modèles quadratiques, avec des exemples pratiques dans Matlab.
Explore les bases de la conception factorielle fractionnelle, y compris le blocage des alias, les effets d'interaction et la comparaison de conception.
Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.
Explore les facteurs qualitatifs dans la conception expérimentale, les stratégies factorielles, le calcul des modèles et les exercices pratiques dans Matlab.
Couvre les conceptions factorielles fractionnelles, les types, les exemples, les conceptions équilibrées et l'exploitation des redondances dans les interactions.
Explore les répliques, ANOVA et l'élimination des facteurs dans les conceptions factorielles complètes à l'aide des tables ANOM et des équations de modèle.
Explore l'analyse graphique des expériences factorielles complètes, en mettant l'accent sur l'analyse efficace des données et l'interprétation des principaux effets et interactions.