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Diseño de experimentos: Principios estadísticos de diseño y análisis de investigación |2da Edición| Robert O. Kuehl

Diseño de experimentos: Principios estadísticos de diseño y análisis de investigación |2da Edición| Robert O. Kuehl Gratis en PDF

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Diseño de experimentos: Principios estadísticos de diseño y análisis de investigación |2da Edición| Robert O. Kuehl / Design of Experiments: Statistical Principles of Research Design and Analysis |2da Edición| Robert O. Kuehl prepara a los estudiantes para diseñar y analizar los experimentos que le ayudarán a tener éxito en el mundo real. Kuehl utiliza una gran variedad de conjuntos de datos reales de un amplio espectro de campos científicos y tecnológicos. Este enfoque proporciona escenarios realistas para la realización de proyectos de investigación actuales. A continuación, se hace hincapié en la importancia de desarrollar un diseño de tratamiento basado en una hipótesis de investigación como un paso inicial, para luego desarrollar un diseño de estudio experimental o de observación que facilita la recopilación de datos eficiente. Además de un enfoque constante en el diseño de investigación, Kuehl ofrece una interpretación para cada análisis

Este libro ofrece una estrategia de diseño de la investigación en general, haciendo hincapié en cómo las hipótesis de investigación se relacionan con el diseño del tratamiento. El autor ofrece un escenario lo más realista posible para llevar a cabo un proyecto de investigación real. Ejemplos, a menudo basadas en estudios de investigación actuales, describen el lugar de investigación y establecen un problema específico; entonces la hipótesis de investigación correspondiente se identifica con un diseño de tratamiento que se ocupa de él. Características únicas y en el texto de formación y aprendizaje: énfasis recurrente en las siguientes como las ideas: el control de la variación, la asignación al azar, el POR QUE de replicación, y la estructura del proceso de diseño de la investigación; Excelentes ejemplos, basadas siempre que sea posible en los estudios de investigación actuales, organizadas de un modo de resolución de problemas; Numerosos ejercicios también basan en investigaciones reales y datos reales, siempre que sea posible; Consistente énfasis en el análisis de los datos del diseño; Orientación equipo fuerte con salidas de un ordenador en SAS, SPSS, Minitab, o BMDP; Gran variedad de conjuntos de datos reales de un amplio espectro de campos científicos y tecnológicos.

Comentarios de Usuarios

  • Kuehl cubre una gran cantidad de diseños estadísticos, y ofrece grandes ejemplos y problemas de práctica. Sin embargo, el libro no es fácil de usar”, incluso para los estudiantes que han tenido varios semestres de curso en el análisis de regresión. Además, el autor tiende a cambiar de notación de capítulo a capítulo sin decirle al lector, creando así una gran confusión. Por ejemplo, “r” o “k” podría significar réplica. Algunas secciones están mal organizados.
  • El libro es bueno, pero un poco difícil de entender ing, pero es muy útil para el diseño de experimentos
  • Este libro es ideal para esa clase estadísticas nivel 400. Especialmente cuando su lectura obligatoria! Claramente establece el modelo para cada forma de la ANOVA.
  • Hay muchos casos en este libro que no está claro para un estudiante. Probablemente este es un buen libro para aquellos que ya están familiarizados con los temas, pero definitivamente no es para los estudiantes. Por ejemplo, se habla de una réplica por celda” en el capítulo 6, pero hay muy menos explicación. Uno de mis lleva a casa examen pregunta era sobre eso, el libro no me ayudó en absoluto, ni en el capítulo, no en el ejercicio. Muchos otros ejemplos. Era un libro inútil para mí, si yo declaro mi evaluación del libro. Definitivamente se requiere una revisión completa.

Tabla de Contenido


1. Investigación Principios de Diseño
2. Primeros pasos con diseños completamente al azar
3. Las comparaciones de tratamiento
4. Diagnóstico de Acuerdo entre los datos y el modelo
5. experimentos para estudiar variaciones
6. Diseños factoriales Tratamiento
7. Diseños factoriales de tratamiento: Modelos aleatorios y mixtos
8. Completar los diseños de bloques
9. bloque incompleto diseños: una introducción
10. Bloque incompletas Diseños: Diseños resolubles y cíclicos
11. Bloque incompletas Designs: diseños factoriales Tratamiento
12. Diseños factoriales fraccionados
13. Los diseños de superficie de respuesta
14. Diseños de parcela dividida
15. Medidas repetidas diseños
16. Crossover diseños
17. Análisis de Covarianza.
18. Referencias.
19. apéndice de tablas.
20. Respuestas a Seleccionados Ejercicios.
21. lndice.

Título: Diseño de experimentos: Principios estadísticos de diseño y análisis de investigación
Autores: Robert O. Kuehl
Edición: 2da Edición
Tipo: Libro
Idioma: Español

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