CG12 Preocupación por la calidad de su trabajo

CE4 Identificar y organizar la información relevante de un problema
CE6 Diseñar y planificar un estudio estadístico para la resolución de un problema real
CE9 Elaborar y construir modelos estadísticos adecuados a problemas reales y su validación

50%

50%

100%

2,4

3,6

6

En esta asignatura, se estudian los Modelos Avanzados de Diseño de Experimentos analizando las distintas situaciones que pueden presentarse. Para la aplicación de estos modelos y la resolución de casos prácticos, se utilizan los principales paquetes estadísticos introducidos a lo largo de la titulación.

Se requiere haber cursado la asignatura Diseño de Experimentos, así como tener nociones de los paquetes estadísticos SAS, SPSS y R.

MÉTODOS AVANZADOS DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS

CAPÍTULO 1.- DISEÑOS FACTORIALES 2^k
- Diseños Factoriales 2².
- Diseños Factoriales 2³ .
- Diseños Factoriales 2^k.
- Fracciones Factoriales.

CAPÍTULO 2.- DISEÑOS MEDIDAS REPETIDAS.
- Diseño de Medidas Repetidas con un factor intra-sujetos.
- Diseño de Medidas Repetidas con dos factores intra-sujetos.
- Diseño de Medidas Repetidas con un factor intra-sujetos y un factor inter-sujetos.

CAPÍTULO 3.- DISEÑO DE PARCELAS DIVIDIDAS O DISEÑOS SPLIT-PLOT 
- Modelo de Parcelas Divididas con bloques. 
- Modelo de Parcelas Divididas Completamente Aleatorizado. 

CAPÍTULO 4.- ANÁLISIS DE LA COVARIANZA. 
- Modelo Unifactorial Completamente Aleatorizado.
- Modelo Unifactorial con Bloques Aleatorios Completos. 

El alumnado será evaluado a lo largo del curso mediante la realización de prácticas, ejercicios propuestos, presentaciones o actividades en el aula, pero no tiene la posibilidad de superar la asignatura únicamente con evaluación continua. Asímismo, todos los estudiantes tienen derecho al examen final.

La calificación de la asignatura se calculará como el máximo entre:

a) La calificación del examen final.

b) La media ponderada de la evaluación continua (35%) y la calificación del examen final (65%).

En caso de tener un estudiante a tiempo parcial o un estudiante que no ha desarrollado su trabajo a lo largo del curso, podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo, el 100% de su calificación final.

- Kuehl, R. (2001) "Diseño de experimentos: principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones". Thomson Learning, Mexico.
- Lawson, J. (2010) "Design and Analysis of Experiments with SAS". Taylor & Francis Group: USA
- Montgomery, D.C. (2004) "Design and Analysis of Experiments". 2ª Ed. Wiley & Sons: NY.
- Peña, D. (2002). "Regresión y Diseño de Experimentos". Alianza editorial.
- Vicente Hernanz, M. L., Girón Daviña, P. R., Nieto Zayas, C., Pérez Pérez, T. "Modelos Avanzados de Diseño de Experimentos". Ed. Complutense.

La asignatura está virtualizada en el Campus Virtual de la UCM con todos los materiales y recursos necesarios para un poder realizar el seguimiento de la misma.