学习现代实验策略,包括因子和分数因子实验设计、筛选多种因子的设计、优化实验设计以及复杂实验设计,如具有难以改变的因子和异常反应的实验设计。本书全面介绍了用于实验设计的现代数据分析技术,包括软件。 应用领域包括电子和半导体、汽车和航空航天、化学和加工工业、制药和生物制药、医疗设备等。
应用的学习项目
学员将完成一个通常以自己的工作环境为基础的项目,并以此有效地展示实验设计方法的应用。课程的结构和逐步教授的过程旨在确保学员取得成功。
高效率、高效益地规划、设计和开展实验,并分析所得数据,以获得有效的客观结论。
使用响应面方法进行系统优化,作为成功筛选的后续行动。
使用计算机实验的实验设计工具,包括确定性和随机性计算机模型。
使用软件工具,根据最佳设计方法创建定制设计,以应对不易采用标准设计的情况。
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学习现代实验策略,包括因子和分数因子实验设计、筛选多种因子的设计、优化实验设计以及复杂实验设计,如具有难以改变的因子和异常反应的实验设计。本书全面介绍了用于实验设计的现代数据分析技术,包括软件。 应用领域包括电子和半导体、汽车和航空航天、化学和加工工业、制药和生物制药、医疗设备等。
应用的学习项目
学员将完成一个通常以自己的工作环境为基础的项目,并以此有效地展示实验设计方法的应用。课程的结构和逐步教授的过程旨在确保学员取得成功。
课程结束后,您将能够
处理复杂的工业和商业研究问题,并通过严格的、统计上合理的实验策略来解决这些问题
使用现代软件有效规划实验
分析实验结果数据,并将结果有效地传达给决策者。
进行分块因子实验,构建并分析分数因子设计
将因子概念应用到包含多个因子的实验中
使用方差分析进行因子分析
使用 2^k 因式设计系统
使用计算机模型进行实验,了解如何使用最小二乘回归法根据实验设计数据建立经验模型
了解响应面方法策略,进行以系统优化为目标的实验
认识如何将响应面方法用于因素为混合物成分的实验
认识到实验的目的是最大限度地减少不可控因素对响应的影响
设计并分析部分因素为随机因素的实验
设计和分析存在嵌套因素或难以改变因素的实验
分析带有协变量的实验
设计和分析非正常响应分布的实验
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亚利桑那州立大学为美国研究型大学树立了新的典范,创建了一个致力于追求卓越、普及和影响力的机构。亚利桑那州立大学以其所包括的人而不是其所排除的人来衡量自己。亚利桑那州立大学追求的是对公共利益有贡献的研究,并对其周围社区的经济、社会和文化活力承担主要责任。
共有 15 个模块,分布在 4 门课程中。 每个模块以教科书的一个章节为基础。 专业课程可在大约 4 个月内完成。
掌握基本的统计方法,但在整个课程中会根据需要介绍和复习背景知识。
课程不一定要按照特定顺序学习,但我们建议按照课程顺序学习,因为后面的课程都是在前面课程的基础上学习的。
Coursera 课程和证书不记大学学分,但有些大学可能会选择接受这些课程和证书。
设计高效和有效的实验,以解决科学、工程和商业领域的各种问题,其中数据收集和分析是成功的关键。
本课程完全在线,因此无需亲自到教室上课。您可以随时随地通过网络或移动设备访问讲座、阅读和作业。
可以!要开始学习,请单击您感兴趣的课程卡并注册。您可以注册并完成课程,以获得可共享的证书。当您订阅属于专项课程的课程时,您将自动订阅完整的专项课程。访问您的学习者仪表板,跟踪您的学习进度。
是的。在特定的学习课程中,如果您付不起注册费,可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金,您可以在说明页面找到申请链接。
不,您不能免费学习此课程。报名参加该课程后,您可以学习专项课程中的所有课程,完成作业后可获得证书。如果您付不起学费,可以申请经济援助。
提供助学金,