NOMBRE DE LA MATERIA: MT354 ANALISIS Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS
DEPARTAMENTO DE ADSCRIPCIÓN: DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICAS
CARGA HORARIA SEMESTRAL: TEORÍA: 100 PRÁCTICA: 0
CREDITOS: 13
TIPO: CURSO
AREA DE FORMACION: OPTATIVA
PREREQUISITOS: MT254 ESTADISTICA MATEMATICA

OBJETIVO GENERAL:
Analizar los modelos básicos del diseño experimental.

OBJETIVOS ESPECIFICOS:
 El alumno conocerá los fundamentos de los modelos factoriales.
  1. Identificará los diferentes tipos de diseño
  2. Comprenderá la importancia de la utilización de superficies de respuesta.
  3. Utilizará los medios informáticos disponibles en el análisis de datos muestrales.

CONTENIDO TEMATICO:

1 Experimentos con un solo factor.
 1.1 Introducción
1.2 Análisis de varianza.
1.3 Modelos de efectos fijos.
1.4 Comparación de medias de tratamientos individuales.
1.5 Modelo de efectos aleatorios.
1.6 Solución de problemas.

2 Herramientas básicas para la construcción de diseños unifactorial.
2.1 Análisis de regresión lineal simple.
2.2 Ajuste del modelo ideal lineal simple.
2.3 Análisis de Residuos.
2.4 Tamaño de la muestra y curvas características de operación.
2.5 Solución de problemas.

3 Diseños en bloques aleatorios.
3.1 Diseño por bloques completos.
3.2 Diseño de cuadros latinos.
3.3 Diseño de cuadros grecolatinos.
3.4 Solución de problemas.

4 Diseño por bloques incompletos.
 4.1 Diseño por bloques incompletos balanceados.
4.2 Análisis de yates (interbloques).
4.3 Diseños parcialmente balanceados por bloques incompletos.
4.4 Cuadros de Youden.
4.5 Solución de problemas.

5 Diseños Factoriales.
 5.1 Experimento con dos factores.
5.2 Modelos aleatorios mixtos.
5.3 Diseño factorial general.
5.4 Diseños factoriales desbalanceados (desequilibrados).
5.5 Solución de problemas.

6 Diseño factorial 2k y 3k
 6.1 Diseño factorial 22
6.2 Diseño factorial 23
6.3 Diseño factorial 2k
6.4 Una sola réplica en el diseño 2k
6.5 Adición de puntos centrales al diseño 2k
6.6 Algoritmo de yates para el diseño 2k
6.7 Diseño factorial 32
6.8 Diseño factorial 3k
6.9 Solución de problemas

7 Diseños factoriales fraccionados.
 7.1 Introducción.
7.2 Diseño factorial fraccionado 2k
73. Diseño factorial fraccionado general 2k-P
7.4 Diseño factorial fraccionado 3k
7.5 Diseño factorial fraccionado 3k-P
7.6 Solución de problemas.

8 Métodos y diseños de superficie de respuesta.
8.1 Introducción a la metodología de superficies de respuesta.
8.2 Método de máxima pendiente en ascenso.
8.3 Análisis de modelos cuadráticos.
8.4 Diseños experimentales ajustar superficies de respuesta.
8.5 experimento de mezcla.
8.6 Operación evolutiva.
8.7 Solución de problemas.

ESTRUCTURA CONCEPTUAL DE LA MATERIA:

 
 
BIBLIOGRAFIA

DESIGN AND ANALYSIS OF EXPERIMENTS; - ROOGER G. PETERSEN
NEW YORK AND BASEL.
DISEÑO Y ANALISIS DE EXPERIMENTOS; - DOUGLAS C. MONTGOMERY, GRUPO EDITORIAL IBEROAMERICA

MODALIDADES DEL PROCESO ENSEÑANZA APRENDIZAJE:
 La idea es que el curso no se convierta en una repetición de lo que se estudia en el curso de Elementos de Diseño de Experimentos y tampoco se convierta en sesiones de resolución de ejercicios dictados de algún texto, sino que en base a la experiencia de los estudiantes, adquirido en cursos de métodos estadísticos, conceptos básicos de las atribuciones normal, t, ji cuadrada y F, intervalos de confianza y las pruebas usuales de hipótesis, puedan ayudarlo a desarrollar procesos en los que se reduzca notablemente el tiempo invertido y el costo y con ello dar por resultado procesos con mejor desempeño en el campo y mayor confiabilidad de los obtenidos con otros métodos.
Se pretende que este curso sirva de enlace entre los fundamentes matemáticos probabilísticos y las técnicas estadísticas básicas con el desarrollo de herramientas estadísticas avanzadas para su posterior uso en diferentes áreas, ya sea en la optimización de producción o bien en estudios de posgrado.

MODALIDADES DE EVALUACION:
 Tareas
Actividades complementarias
Exámenes parciales

MATERIALES DE APOYO ACADEMICO:
 Pizarrón y gis
Acetatos y transparencias
Guia de estudios
Problemario