Disseny d’Experiments
Codi: 104862
Crèdits: 6
2024/2025
Titulació |
Tipus |
Curs |
2503852 Estadística Aplicada |
OB |
2 |
Idiomes dels grups
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Prerequisits
Coneixements en:
- Eines de Càlcul
- Estadística Descriptiva
- Programació Estadística
- Inferència Estadística
- Mostreig Estadístic
Objectius
Els objectius de l'assignatura consisteixen en aprendre a dissenyar i analitzar experiments mitjançant les següents tècniques:
- Anàlisi de la variança d'un i de diversos factors.
- Anàlisi de la variança amb blocs, factors aniuats, dissenys fraccionals amb interacció
- Anàlisi de la Covariança i altres dissenys especials.
L'assignatura també té com a objectiu que els estudiants es familiaritzin amb l'ús del software SAS.
Resultats d'aprenentatge
- CM09 (Competència) Valorar l'adequació dels models amb la utilització i interpretació correcta d'indicadors i gràfics.
- CM09 (Competència) Valorar l'adequació dels models amb la utilització i interpretació correcta d'indicadors i gràfics.
- CM10 (Competència) Modificar el programari existent, si el model estadístic proposat ho requereix, o crear un nou programari, si és necessari.
- KM12 (Coneixement) Proporcionar les hipòtesis experimentals de la modelització, tenint en compte les implicacions tècniques i ètiques que s'hi relacionen.
- KM12 (Coneixement) Proporcionar les hipòtesis experimentals de la modelització, tenint en compte les implicacions tècniques i ètiques que s'hi relacionen.
- KM13 (Coneixement) Detectar interaccions, col·linealitat i importància entre variables explicatives.
- SM12 (Habilitat) Interpretar els resultats obtinguts per a formular conclusions sobre les hipòtesis experimentals.
- SM13 (Habilitat) Comparar el grau d'ajust entre diversos models estadístics.
- SM14 (Habilitat) Utilitzar gràfics de visualització de l'ajust i de l'adequació del model.
Continguts
Tema 0: Principis del Disseny d’experiments.
- Objectiu
- Hipòtesi
- Variables
- Control del Biaix.
- Dissenys habituals
- Càlcul mida mostral
Repàs Inferència 1 i 2 poblacions:
- 1 Mostra, sigma coneguda
- 1 Mosra sigma desconeguda
- 2 Mostres independents sigma coneguda
- 2 Mostres independents sigma desconeguda
- 2 Mostres relacionades
Tema 1: ANOVA 1 Factor Completament Aleatoritzat
- Descomposició de la variança
- Model i Taula ANOVA
- Contrastos
- Separació de Mitjanes – LSD / Bonferroni / Scheffe / Tukey
- Verificació del model (Prova de Levene, Gràfic de Residus, Normalitat)
Tema 2: ANOVA 1 Bloc
- Factor Fixe / Aleatori
- Descomposició de la variança
- Model i Taula ANOVA
Tema 3: ANOVA 1 Factor amb Blocs Complerts
- Model i Taula ANOVA
- Verificació del model
- Estudis Cross-Over
Tema 4: ANOVA 1 Factor Blocs Incomplerts
- Quadrats Llatins
- Model i Taula ANOVA
Tema 5: ANOVA 2 Factors
- Model i Taula ANOVA
- Separació de Mitjanes - SNK / Dunnet / Altres mètodes
Tema 6: ANOVA 2 Factors amb Interacció
- Model i Taula ANOVA
- Interaccions
- Separació de Mitjanes - SNK / Dunnet / Altres mètodes
Tema 7: ANOVA amb Subrèpliques
Tema 8: ANCOVA
Tema 9: ANCOVA amb Interaccions
- Model i Taula ANOVA
- Interaccions
Tema 10: Altres models
- Conceptes bàsics del Disseny d’Screening
- Conceptes bàsics del Disseny factorial 2k
- Conceptes bàsics del mètode de Superfície Resposta
Software
- R
- SAS System
- SAS Enterprise Guide
Activitats formatives i Metodologia
Títol |
Hores |
ECTS |
Resultats d'aprenentatge |
Tipus: Dirigides |
|
|
|
Teoria |
60
|
2,4 |
|
Treball |
20
|
0,8 |
|
Tipus: Supervisades |
|
|
|
Pràctiques |
25
|
1 |
|
Es realitzaran sessions teòriques on s'exposaran els conceptes relatius al disseny d'estudis i experiments.
Aquestes sessions es complementaran amb sessions pràctiques en aula d'informàtica on es treballaran conjunts dedades amb software Estadístic.
Tots els conceptes anteriors s'aplicaran mitjançant un treball que es podrà realitzar en grup.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, per a la complementació per part de l'alumnat de les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura/mòdul.
Avaluació
Activitats d'avaluació continuada
Títol |
Pes |
Hores |
ECTS |
Resultats d'aprenentatge |
Examen |
55 |
15
|
0,6 |
KM12, KM13, SM12, SM13
|
Pràctiques |
15 |
15
|
0,6 |
CM09, KM12, KM13, SM12, SM13, SM14
|
Treball |
30 |
15
|
0,6 |
CM09, CM10, KM12, KM13, SM12, SM13, SM14
|
Avaluació continuada:
- Treball 30% (Nota mínima 4)
- Pràctiques 15%
- Examen Parcial 55% (Nota mínima 4)
Reavaluació:
Màxim entre:
- Examen Final 100%
- Treball 40% + Examen Final 60% (Nota mínima 4)
Avaluació única
L’alumnat que s’hagi acollit a la modalitat d’avaluació única haurà de realitzar una prova final que consistirà en un examen on hi podran haver qüestions de teoria i resolució de problemes, i un examen de pràctiques davant l'odinador. Aquesta prova es realitzarà el mateix dia, hora i lloc que es realitzi la prova de l'Examen Parcial. Qui no es presenti a dita prova sense causa justificada, obtindrà la qualificació de NO AVALUABLE. Si s'obté una nota inferior a 5, es podrà recuperar el mateix dia, hora i lloc que l'Examen Final.
Bibliografia
Bibliografia
- Estadística para investigadores – Box, Hunter, Hunter – Ed. Reverté
- Estadística. Modelos y Series Temporales. Daniel Peña – Ed. Alianza
- Principles and procedures of statistics, a biometrical approach 2nd Ed – Steel, Torrie – McGraw Hill
- Biostatistics: A foundation for analysis in the health sdciences. 4th Ed – Steel, Torrie – John Willey & Sons
- Design and Analysis of Experiments – Dean , Voss – Springer-Verlag New York, 1999
- Peña, D. (1998) Estadística. Modelos y Métodos. Tomo I: Fundamentos. Alianza Universidad Textos.
- Montgomery, DC. (2001). Design and Analysis of Experiments. John Willey and sons.
Llista d'idiomes
Nom |
Grup |
Idioma |
Semestre |
Torn |
(PAUL) Pràctiques d'aula |
1 |
Català |
segon quadrimestre |
tarda |
(PLAB) Pràctiques de laboratori |
1 |
Català |
segon quadrimestre |
tarda |
(PLAB) Pràctiques de laboratori |
2 |
Català |
segon quadrimestre |
tarda |
(TE) Teoria |
1 |
Català |
segon quadrimestre |
tarda |