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Curso de Diseño de Experimentos y Contraste de Hipótesis
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
El curso va dirigido a directivos, gerentes, responsables y técnicos que desarrollen actividades
en el Área Industrial (Fabricación, Control de Calidad, Garantía, Ingeniería, Tecnología y Optimización de Procesos) y en las Áreas de I+D+i, donde las estrategias de Diseño de Experimentos ayudan a la distribución de recursos, toma de decisiones y reducción de costes.
Comentarios:
Objetivo:
La experimentación juega un papel fundamental en virtualmente todos los campos de la investigación y el desarrollo. El objetivo de la experimentación es obtener información de calidad que permita desarrollar nuevos productos y procesos, comprender mejor un sistema (un proceso industrial, un procedimiento analítico,...) y tomar decisiones sobre cómo optimizarlo y mejorar su calidad, comprobar hipótesis científicas, etc.
Obviamente, la experimentación se debe planificar, desarrollar y analizar cuidadosamente para que proporcione la información buscada.
Una hipótesis estadística es una afirmación respecto a alguna característica de una población. Contrastar una hipótesis es comparar las predicciones con la realidad que observamos. Si dentro del margen de error que nos permitimos admitir, hay coincidencia, aceptaremos la hipótesis y en caso contrario la rechazaremos.
Se trata pues, de entender cómo extraer conclusiones a partir de una muestra aleatoria y significativa, que permitan aceptar o rechazar una hipótesis previamente emitida, sobre el valor de un parámetro desconocido de la población.
- 16 Documentos descargables
- 33 Ejercicios
- 46 Videos explicativos
- 11 Test
Todos nuestros cursos son bonificables para trabajadores en activo, nosotros podemos gestionar la bonificación en Fundae sin coste adicional.
- Bonificable
- 20% Desempleados y estudiantes
Temario:
1. Introducción. Conceptos Generales. Principios y conceptos básicos de Estadística. Población, muestra, media, varianza, desviación típica. La distribución normal y los gráficos de control.
2. Introducción al Contraste de hipótesis. p-valor.
3. Errores del sistema de medición
4. Conceptos de Exactitud, Precisión y Bias (Sesgo).
5. Análisis de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R)
6. Tipos de diseño de los ensayos: diseño cruzado.
7. Análisis de la Capacidad del Sistema de Medición: Cg y Cgk
8. Análisis de la linealidad y sesgo del equipo de medición.
9. Estabilidad del sistema de medición.
10. Análisis del sistema de medición por atributos. Método analítico y Método de concordancia de atributos.
11. Criterios de la AIAG 4ª ed.
Duración:
60 horas. 4 meses....
El curso va dirigido a directivos, gerentes, responsables y técnicos que desarrollen actividades
en el Área Industrial (Fabricación, Control de Calidad, Garantía, Ingeniería, Tecnología y Optimización de Procesos) y en las Áreas de I+D+i, donde las estrategias de Diseño de Experimentos ayudan a la distribución de recursos, toma de decisiones y reducción de costes.
Comentarios:
Objetivo:
La experimentación juega un papel fundamental en virtualmente todos los campos de la investigación y el desarrollo. El objetivo de la experimentación es obtener información de calidad que permita desarrollar nuevos productos y procesos, comprender mejor un sistema (un proceso industrial, un procedimiento analítico,...) y tomar decisiones sobre cómo optimizarlo y mejorar su calidad, comprobar hipótesis científicas, etc.
Obviamente, la experimentación se debe planificar, desarrollar y analizar cuidadosamente para que proporcione la información buscada.
Una hipótesis estadística es una afirmación respecto a alguna característica de una población. Contrastar una hipótesis es comparar las predicciones con la realidad que observamos. Si dentro del margen de error que nos permitimos admitir, hay coincidencia, aceptaremos la hipótesis y en caso contrario la rechazaremos.
Se trata pues, de entender cómo extraer conclusiones a partir de una muestra aleatoria y significativa, que permitan aceptar o rechazar una hipótesis previamente emitida, sobre el valor de un parámetro desconocido de la población.
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Temario:
1. Introducción. Conceptos Generales. Principios y conceptos básicos de Estadística. Población, muestra, media, varianza, desviación típica. La distribución normal y los gráficos de control.
2. Introducción al Contraste de hipótesis. p-valor.
3. Errores del sistema de medición
4. Conceptos de Exactitud, Precisión y Bias (Sesgo).
5. Análisis de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R)
6. Tipos de diseño de los ensayos: diseño cruzado.
7. Análisis de la Capacidad del Sistema de Medición: Cg y Cgk
8. Análisis de la linealidad y sesgo del equipo de medición.
9. Estabilidad del sistema de medición.
10. Análisis del sistema de medición por atributos. Método analítico y Método de concordancia de atributos.
11. Criterios de la AIAG 4ª ed.
Duración:
60 horas. 4 meses.
Sede principal del centro
Barcelona: c/Tetuán 84 - 08302 - Mataró- Barcelona: c/Tetuán 84 - 08302 - Mataró
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