Führen Sie Experimente mit Computermodellen durch und verstehen Sie, wie die Regression der kleinsten Quadrate verwendet wird, um ein empirisches Modell aus den Daten der Versuchsplanung zu erstellen
Verstehen Sie die Strategie der Response Surface Methodologie zur Durchführung von Experimenten, bei denen die Systemoptimierung das Ziel ist
Erkennen Sie, wie der Response Surface Ansatz für Experimente verwendet werden kann, bei denen die Faktoren die Komponenten einer Mischung sind
Erkennen Sie, wo das Ziel des Experiments darin besteht, die Variabilität zu minimieren, die durch unkontrollierbare Faktoren in die Reaktion übertragen wird
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Regressionsanalyse
Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Inferenz
Statistische Inferenz
Kategorie: Bewertung des Modells
Bewertung des Modells
Kategorie: Statistische Methoden
Statistische Methoden
Kategorie: Experimentieren
Experimentieren
Kategorie: Mathematische Modellierung
Mathematische Modellierung
Kategorie: Design-Strategien
Design-Strategien
Kategorie: Statistische Modellierung
Statistische Modellierung
Kategorie: Modell-Optimierung
Modell-Optimierung
Kategorie: Statistische Analyse
Statistische Analyse
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Faktorielle Experimente werden häufig beim Faktorenscreening verwendet, d.h. bei der Identifizierung der Teilmenge von Faktoren in einem Prozess oder System, die für die Reaktion von primärer Bedeutung sind. Sobald die wichtigen Faktoren identifiziert sind, wendet sich das Interesse in der Regel der Optimierung zu, d.h. der Frage, welche Werte der wichtigen Faktoren die besten Werte für die Reaktion ergeben. In diesem Kurs werden Entwurfs- und Optimierungswerkzeuge zur Beantwortung dieser Frage mit Hilfe des Response Surface Frameworks vorgestellt. Weitere verwandte Themen sind die Planung und Analyse von Computerexperimenten, Experimente mit Mischungen und experimentelle Strategien zur Reduzierung der Auswirkungen unkontrollierbarer Faktoren auf die unerwünschte Variabilität der Reaktion.
Die Arizona State University hat ein neues Modell für die amerikanische Forschungsuniversität entwickelt und eine Institution geschaffen, die sich für Exzellenz, Zugang und Wirkung einsetzt. Die ASU misst sich an denen, die sie einbezieht, und nicht an denen, die sie ausschließt. Die ASU betreibt Forschung, die zum öffentlichen Wohl beiträgt, und die ASU übernimmt eine große Verantwortung für die wirtschaftliche, soziale und kulturelle Vitalität der Gemeinden, die sie umgeben.
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Bewertungen von Lernenden
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AZ
5·
Geprüft am 9. Okt. 2021
DoE is an essential but forgotten initial step in the experimental work! This course gives a very good start and breaking the ice for higher quality of experimental work.
D
DR
5·
Geprüft am 25. Juli 2020
It was a great experience for me to do the RSM model building an online course. I learned experimental designs for fitting response surfaces.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
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Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.