Dr. Fidel Ulin Montejo M.C. Robert Jeffrey Flowers Jarvis Fecha de elaboración: Agosto de 2004 Fecha de última actualización: Julio de 2010

Transcripción

1 Programa elaborado por: PROGRAMA DE ESTUDIO Análisis Varianza Programa Educativo: Lic. en Matemáticas Área Formación : Integral Profesional Horas teóricas: 3 Horas prácticas: 2 Total Horas: 5 Total créditos: 8 Clave: F1117 Tipo : Asignatura Carácter la asignatura Optativa Dr. Fil Ulin Montejo M.C. Robert Jeffrey Flowers Jarvis Fecha elaboración: Agosto 2004 Fecha última actualización: Julio 2010 Seriación explícita Asignatura antecente No Asignatura Subsecuente Seriación implícita Conocimientos previos: Si Distribuciones muestreo, máxima verosimilitud, intervalos confianza, pruebas hipótesis F1117 Análisis Varianza 1/8

2 Presentación En cada proceso industrial (una combinación maquinas, métodos, personas y otros recursos) se transforma alguna entrada (a menudo un material) en una salida (o producto) que tiene una o más respuestas observables, con el objetivo controlar y mejorar el proceso. Para tal efecto, el investigador diseña un experimento, haciendo variar las entradas obtiene resultados, pero requiere herramientas estadísticas para su análisis. La eficiencia los procesos pen en gran medida l diseño l experimento utilizado, y l método análisis los datos. Si un experimento no ha sido diseñado correctamente, los datos obtenidos l experimento puen no tener valiz. El Análisis varianza es uno los métodos más utilizados en el análisis datos los diseños experimentos en Agricultura, Medicina, Biología e Ingeniería. Muchos los investigadores estas áreas han sarrollado sus propias técnicas, y cada día crece el interés hacer más eficientes sus métodos análisis. En este curso se presentan los diseños experimentos tradicionales, su molo matemático, su método análisis y la filosofía l diseño. Objetivo General Estudiar los diseños más usados en la práctica. Preparar el alumno en las técnicas análisis varianza y análisis contrastes para por hacer un análisis apropiado los datos l experimento. Competencias que se sarrollaran en esta asignatura Capacidad para aplicar los principios Estadística Matemáticas para finir nuevos molos. Habilidad para seleccionar el molo que hace el mejor ajuste a los datos. Actitud positiva para colaborar en equipos interdisciplinarios. Competencias perfil egreso que apoya esta asignatura Capacidad para terminar el diseño que da más por para tectar las diferencias entre los efectos dado las restricciones recursos económicos y el tiempo. F1117 Análisis Varianza 2/8

3 Habilidad para seleccionar el molo que hace el mejor ajuste a los datos. Actitud positiva para colaborar en equipos interdisciplinarios. Escenario Salón clases, biblioteca, sala computo, conferencias Perfil sugerido l docente Licenciado en Matemáticas, preferentemente con Posgrado en Estadística Contenido Temático 1 Experimentos con un Solo Factor Comprenr los procedimientos análisis varianza como un método eficiente pruebas hipótesis para la igualdad medias, y el análisis contrastes como una generalización ésta. Hrs. estimadas 20 Resultados l Sugerencias didácticas Estrategias y criterios 1.1. Análisis varianza. Comprensión los Exposiciones l profesor. Preguntas escritas. F1117 Análisis Varianza 3/8

4 1.2. Análisis l molo efectos fijos Estimación los parámetros l molo Enfoque regresión para el análisis varianza Comparación medias tratamientos individuales Contrastes ortogonales Molo efectos aleatorios Comparación tratamientos con un control. conceptos fundamentales l análisis varianza y sus parámetros, así como la comparación medias y contrastes. Habilidad para la construcción la tabla ANOVA, la comparación medias y contrastes, mediante los métodos más usuales. conocimientos y habilidas. l ANOVA. Exposiciones l alumno 2 Comprobación Valiz l Molo F1117 Análisis Varianza 4/8

5 Comprenr las técnicas para evaluar los residuos, y terminar si los molos análisis varianza son válidos. Comprenr y utilizar los métodos no paramétricos. Hrs. estimadas Suposición normalidad Transformaciones para igualar varianzas Selección l tamaño la muestra Métodos no paramétricos. Resultados l Comprensión la suposición normalidad y los fundamentos asociados a la transformación para igualar varianzas, la selección l tamaño muestra y los métodos no paramétricos. Habilidad para la selección l tamaño muestra y la aplicación los métodos no paramétricos. Sugerencias didácticas Exposiciones l profesor. conocimientos y habilidas. l ANOVA. Estrategias y criterios Preguntas escritas. Exposiciones l alumno 3 Bloques Aleatorios y Cuadros Latinos Adquirir habilidas en el uso las técnicas l diseño experimentos con el fin obtener molos que permitan scribir los fenómenos estudios. Hrs. estimadas 15 Resultados l Sugerencias didácticas Estrategias y criterios F1117 Análisis Varianza 5/8

6 3.1. Diseño en bloques completos aleatorizados Diseño cuadrado latino Diseño cuadrados greco-latino. Comprensión los conceptos fundamentales los diseños en bloques y cuadrados. Habilidad para la construcción la tabla ANOVA estos diseños, la comparación medias y contrastes, mediante los métodos más usuales. Exposiciones l profesor. conocimientos y habilidas. l ANOVA. Preguntas escritas. Exposiciones l alumno 4 Diseños Factoriales. Comprenr las ias básicas los diseños factoriales, y entenr su diferencia con los otros diseños. Hrs. estimadas Diseño factorial dos factores Molos aleatorios y mixtos Diseño factorial general. Resultados l Comprensión los conceptos fundamentales l diseño factorial general y su diferencia con otros diseños. Habilidad para la construcción la tabla ANOVA estos diseños, Sugerencias didácticas Exposiciones l profesor. conocimientos y habilidas. Estrategias y criterios Preguntas escritas. Exposiciones l alumno F1117 Análisis Varianza 6/8

7 la comparación medias y contrastes, mediante los métodos mas usuales. l ANOVA. 5 Diseño Factorial 2 k Analizar los datos e interpretar los resultados los experimentos factoriales con el fin llegar a conclusiones confiables. Hrs. estimadas El diseño El diseño El diseño general 2 K Algoritmo Yates. Resultados l Comprensión los conceptos fundamentales los diseños factoriales 2 K y l Algoritmo Yates. Habilidad para la construcción la tabla ANOVA estos diseños, la comparación medias y contrastes, mediante los métodos mas usuales. Sugerencias didácticas Exposiciones l profesor. conocimientos y habilidas. l ANOVA. Estrategias y criterios Preguntas escritas. Exposiciones l alumno Bibliografía básica F1117 Análisis Varianza 7/8

8 1. Castaño Tostado, E., Domínguez Domínguez, J. (2003). Experimentos: Estrategia y Análisis en Ciencia y Tecnología. México: S y G Editores 2. Fabila Carrera, G. (1998). Diseño y Análisis Experimentos Industriales. México: Universidad Iberoamericana 3. Gutiérrez, P. H., De La Vara Salazar, R. (2004). Análisis y Diseño Experimentos. México: McGraw Hill. 4. Keuhl, R. O. (2001). Diseño Experimentos. 2 a ed. México: Thomson Learning. 5. Montgomery, D. C. (2006). Diseño y Análisis Experimentos. 2 a ed. México: Limusa Wiley. Bibliografía complementaria 1. Cochran, W. G., Cox, G. M. (1990). Diseños Experimentales. 2 a ed. México: Trillas. 2. Hinkelmann, K., Kempthorne, O. (2005). Design and Analysis of Experiments: Advanced Experimental Design. New Jersey: John Wiley & Sons. 3. Martínez, G. A. (2000). Diseños Experimentales: Métodos y Elementos Teoría. México: Trillas. F1117 Análisis Varianza 8/8