En el campo de lo industrial es práctica común realizar pruebas o experimentos con la intención de que al hacer cambios en los materiales, métodos o condiciones de operación de un proceso se puedan detectar, resolver o minimizar los problemas de calidad. El propósito de esta obre es estudiar con sencillez, claridad y profundidad el diseño de experimentos, el cual proporciona las técnicas y las estrategias necesarias para planear y analizar adecuadamente las pruebas experimentales, para que de esa manera se conozca mejor ka realidad objeto de estudio y se mejore en forma eficaz el desempeño de productos y procesos
Author(s): Gutiérrez Pulido Humberto, De la Vara Salazar Román
Edition: 2a
Publisher: McGraw Hill
Year: 2008
Language: Spanish
Pages: 564
Tags: Statistics, Design of Experiments
Capítulo 1. Introducción al diseño de experimentos
El diseño de experimentos en la industria
Evolución del control de calidad y los experimentos en Japón
Diseño de experimentos en la investigación
Definiciones básicas en el diseño de experimentos
Etapas en el diseño de experimentos
Consideraciones prácticas sobre el uso de métodos estadísticos
Principios básicos
Clasificación y selección de los diseños experimentales
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 2. Elementos de inferencia estadística: experimentos con uno y dos tratamientos
Población y muestra, parámetros y estadísticos
Distribuciones de probabilidad en inferencia
Estimación puntual y por intervalo
Conceptos básicos de prueba de hipótesis
Prueba para la media
Prueba para la varianza
Tres criterios de rechazo o aceptación equivalentes
Hipótesis para dos medias: comparación de dos tratamientos
Prueba para la igualdad de varianza
Poblaciones pareadas (comparación de dos medias con muestras dependientes)
Resumen de fórmulas para procedimientos de prueba de hipótesis
Uso de un software estadístico
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 3. Experimentos con un solo factor (análisis de varianza)
Familia de diseños para comparar tratamientos
Diseños completamente al azar y ANOVA
Diagramas de cajas simultáneos
Comparaciones o pruebas de rango múltiples
Verificación de los supuestos del modelo
Elección del tamaño de la muestra
Cómo hacerlo en Statgraphics o Excel
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 4. Diseño en bloques
Diseño en bloques completos al azar
Diseño en cuadro latino
Diseño en cuadro grecolatino
Eso de Statgraphics o Excel
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 5. Diseños factoriales
Conceptos básicos en diseños factoriales
Experimentación factorial vs. mover un factor a la vez
Diseños factoriales con dos factores
Diseños factoriales con tres factores
Transformaciones para estabilizar varianza
Diseño factorial general
Modelos de efectos aleatorios
Cómo hacerlo en Statgraphics o Excel
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 6. Diseños factoriales
Diseño factorial 22
Experimentos 22: ejemplo integrador
Diseño factorial 23
Experimento 23: ejemplo integrador
Diseño factorial general 2k
Diseño factorial 2k no replicado
Experimento 25 no replicado
Cuando la significancia de los efectos es menos clara: un ejemplo
Factoriales 2k con punto al centro
Factoriales 2k en bloques
Uso de Statgraphics
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 7. Diseños factoriales 3k y factoriales mixtos
Diseños factoriales
Factoriales mixtos
Uso de Statgraphics
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 8. Diseños factoriales fraccionados 2k-p
Diseño factorial fraccionado 2k-1
El concepto de resolución
Construcción de fracciones 2k-1
Experimento 25-1: ejemplo integrador
Diseños factoriales fraccionados 2k-2
Diseño factorial fraccionado 2k-p
Experimento 27-4
Tópicos adicionales sobre factoriales fraccionados
Uso de Statgraphics
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 9. Introducción al diseño robusto (Taguchi)
Filosofía Taguchi
El concepto de robustez
Factores de control, de ruido y de señal
Arreglos ortogonales
Diseños con arreglo interno y externo (diseño de parámetros)
El cociente señal/ruido
Experimento robusto: ejemplo integrador
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 10. Planeación de un experimento
Experimentación: una estrategia para probar conjeturas y generar aprendizaje
El diseño de experimentos y el ciclo de Deming
Etapas y actividades para una buena planeación
Control de factores de bloque y de ruido
Qué sigue después del primer experimento
Qué hacer cuando ningún efecto es significativo
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 11. Análisis de regresión
Regresión lineal simple
Pruebas de hipótesis en la regresión lineal simple
Calidad del ajuste en regresión lineal simple
Estimación y predicción por intervalos en regresión simple
Regresión lineal múltiple
Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple
Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple
Uso de un software estadístico
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
Capítulo 12. Optimización de proceso con metodología de superficie de respuestas
El concepto de optimización
Metodología de superficie de respuesta
Modelos de superficie de respuesta
Diseño de superficie de respuesta
Técnicas de optimización
Optimización simultanea de varias respuestas
Uso de Statgraphics o Excel
Conceptos clave
Preguntas y ejercicios
