Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Design of Experiments (DOE) :explode::!!: - Coggle Diagram
Design of Experiments (DOE)
:explode::!!:
Definición:
Herramienta estadística sirve para el diseño, comparación, de variables. Utilizada para planificar experimentos y analizar sus resultados
Campos de acción:
:checkered_flag:
Hospitales Farmacéutica
Industria Alimentaria
Ingeniería
Arquitectura
Marketing
Contexto Histórico
:pencil2:
Ronald A. Fisher fue el primero en utilizar (DOE) en una investigación en el Reino Unido. Además, escribió un libro acerca de como obtener conclusiones válidas a partir de experimentos con presencia de factores externos.
Principales Aplicaciones
:tada:
Comparación:
con el objetivo de seleccionar la mejor opción mediante pruebas t, Z o F
Selección de variables:
diseño factorial para seleccionar factores que afecten al sistema
Optimización del sistema:
ajuste óptimo de las variables.
Robust design:
reducción de la variación del sistema sin eliminar sus causas. Factores ambientales e incontrolables se consideren ruido
Grupos
Externos o ambientales
Internos
Variación de unidad a unidad
Procedimiento
Determinación los objetivos
Determinación de variables de decisión
Determinar factores y niveles
Determinar el tipo de diseño experimental
Realizar experimento
Análisis de datos
Conclusiones y recomendaciones
Antecedentes :pen: Estadísticos
ANOVA
Se utiliza para determinar si existen diferencias entre las medias de las muestras, en caso de que se tenga dos muestras se debe aplicar la prueba t
El proceso requiere de un análisis de varianza y la prueba F. Calculado el valor de H0 y Fo. Se acepta o rechaza
Regresión Lineal
Modelo de regresión lineal múltiple se desarrolla pruebas de análisis de varianza y pruebas F está representado por:
Aplicaciones
:beer_mugs:
The 2^4 Full Factorial Design
Herramienta para mejorar el proceso y calidad del producto considerando factores:
Tiempo empaque
Velocidad inyección
Presión paquete
The 2^(4‒1) Fractional Factorial Design
Diseño Factorial
:check: :check:
Full Factorial Design
Se utiliza para un número reducido de factores si están disponibles a través de 2^k
General 2k Factorial Design
Análisis mucho más completo con 2^k. Procedimiento:
Mejoramiento del modelo
Análisis residual
Prubeas estadísticas
Formulación modelo
Efecto Factorial Estimado
Interpretación resultados
Fractional Factorial Design
Consideran solo un número reducido de efectos principales y interacciones
