De nombreuses expériences impliquent des facteurs dont les niveaux sont choisis au hasard. Une situation bien connue est l'étude des systèmes de mesure pour déterminer leur capacité. Ce cours présente la conception et l'analyse de ces types d'expériences, y compris les méthodes modernes d'estimation des composantes de la variabilité dans ces systèmes. Le cours couvre également les expériences avec des facteurs imbriqués, et les expériences avec des facteurs difficiles à changer qui nécessitent des plans à parcelles séparées. Nous fournissons également une vue d'ensemble des plans pour les expériences avec des distributions de réponses non normales et des expériences avec des covariables.
Modèles aléatoires, plans imbriqués et à parcelles séparées
Économisez sur les compétences qui vous font briller avec 40 % de réduction sur 3 mois de Coursera Plus. Économisez maintenant
Modèles aléatoires, plans imbriqués et à parcelles séparées
Ce cours fait partie de Spécialisation "Plans d'expériences"
Instructeur : Douglas C. Montgomery
4 007 déjà inscrits
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
36 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Concevoir et analyser des expériences où certains facteurs sont aléatoires
Concevoir et analyser des expériences en présence de facteurs imbriqués ou de facteurs difficiles à modifier
Analyser des expériences avec des covariables
Concevoir et analyser des expériences avec des distributions de réponses non normales
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Méthodes statistiques
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours fait partie de la Spécialisation "Plans d'expériences"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
(9 évaluations)Offert par
En savoir plus sur Probabilités et statistiques
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : Essai gratuitArizona State University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 stars
77,77 %
- 4 stars
11,11 %
- 3 stars
11,11 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
0 %
Affichage de 3 sur 36
SS
Révisé le 25 nov. 2021
Comprehensive and practical course in the Design of Experiments specialization. Helps reinforce the need for a physical experiment to align with constraints on randomization.
AA
Révisé le 25 sept. 2020
THIS FULL COURSE WAS EXCELLENT. IT WILL HELP IN MY PROJECT. THANK YO DOCTOR MONTGOMERY SIR.
DR
Révisé le 25 juil. 2020
Very exhaustive information about random models and nested and split-plot designs. Thank you to Professor Douglas C. Montgomery and Coursera Team.
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.