Experimentos de un solo factor y diseños factoriales.
Enviado por dannyyanez • 8 de Abril de 2016 • Tarea • 373 Palabras (2 Páginas) • 295 Visitas
Nombre: | Matrícula: 2 |
Nombre del curso: Diseño de experimentos. | Nombre del profesor: |
Módulo:2 Experimentos de un solo factor y diseños factoriales. | Actividad: Tarea #4 |
Fecha: 04/11/2015 | |
Bibliografía: http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/ingcalidad/unidad1.html http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/doe/factorial-designs/factorial-designs/ http://www.quimica.urv.es/quimio/general/doecast.pdf |
Objetivo:
Buscar en fuentes de información confiable y realizar un reporte con la información encontrada de acuerdo a lo visto en los temas 10 y 11 del balckboard
Procedimiento:
Después de leer los temas correspondientes en el blackboard y analizarlos, se busca en fuentes confiables la información pedida para esta tarea # 4 relacionado al diseño factorial y se realiza en un formato de reporte.
Resultados:
Tarea 4
Instrucciones:
- Busca en fuentes de información confiable lo siguiente:
- ¿QUÉ ES UN DISEÑO FACTORIAL?
- Un diseño factorial es un tipo de experimento diseñado que permite estudiar los efectos que pueden tener varios factores sobre una respuesta. Al realizar un experimento, el hecho de variar los niveles de todos los factores al mismo tiempo en lugar de uno a la vez permite estudiar las interacciones entre los factores.
En las siguientes gráficas, cada punto representa una combinación única de niveles de los factores.
2[pic 2]
Diseños de dos factores
- 2 niveles del factor A
- 3 niveles del factor B
[pic 3]
- ¿CUÁLES SON LOS DIFERENTES TIPOS DE DISEÑO FACTORIAL QUE EXISTEN?
- Básicamente los diseños factoriales que existen los completos de 2k y 3k además de los fraccionados.
Los diseños factoriales son ampliamente utilizados en experimentos en los que intervienen varios factores para estudiar el efecto conjunto de estos sobre una respuesta. Existen varios casos especiales del diseño factorial general que resultan importantes porque se usan ampliamente en el trabajo de investigación, y porque constituyen la base para otros diseños de gran valor práctico.
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