Explore les bases de la conception factorielle fractionnelle, y compris le blocage des alias, les effets d'interaction et la comparaison de conception.
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 facteurs qualitatifs dans la conception expérimentale, les stratégies factorielles, le calcul des modèles et les exercices pratiques dans Matlab.
Introduit la conception factorielle complète 2N, les matrices factorielles, les effets principaux, les interactions, les plans MATLAB et l'analyse des résultats.
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.
Couvre les conceptions factorielles fractionnaires pour étudier efficacement les interactions dans les expériences, en se concentrant sur le repliement, l'interprétation géométrique et la sélection des effets.