Guía DocenteCurso
Facultade de Informática
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Mestrado Universitario en Técnicas Estadísticas (Plan 2019)
 Asignaturas
  Deseño e Análise de Experimentos
   Contenidos
Tema Subtema
1. Principios básicos del diseño de experimentos. 1.1. Introducción: Ventajas de la planificación experimental. Fuentes de variación.
1.2. Principios básicos en la planificación experimental.
1.3. Etapas en la planificación de un experimento. Un ejemplo real.
1.4. Algunos diseños experimentales estándar.
2. Diseños con una fuente de variación. 2.1. Introducción.
2.2. Aleatorización. Modelo para un diseño completamente aleatorizado: Estimación de los parámetros, análisis de la varianza, inferencia de contrastes y medias.
2.3. Métodos de comparaciones múltiples.
2.4. Comprobación de la idoneidad del modelo.
2.5. Alternativas al análisis de la varianza.
3. Diseños con dos o más fuentes de variación. 3.1. Introducción
3.2. Aleatorización. Significado da la interacción. Modelo factorial completo. Modelo de efectos principales.
3.3. Estimación, análisis de la varianza, inferencia de contrastes.
3.4. Tamaños muestrales.
3.5. Comprobación de la idoneidad del modelo.
4. Análisis de la covarianza. 4.1. Introducción.
4.2. Modelos matemáticos.
4.3. Estimación, análisis de la varianza, inferencia de contrastes.
4.3. Comprobación de la idoneidad del modelo.
5. Modelos de efectos aleatorios y modelos mixtos. 5.1. Efectos aleatorios: Componentes de la varianza. Ejemplos.
5.2. Modelos matemáticos para diseños con efectos aleatorios: Estimación y análisis de la varianza.
5.3. Tamaños muestrales.
5.4. Comprobación de la idoneidad del modelo.
5.5. Modelos mixtos: Estimación y análisis de la varianza.
6. Diseños en bloques. 6.1. Generalidades.
6.2. Diseños en bloques completos. Modelos, estimación, análisis de la varianza, inferencia de contrastes.
6.3. Diseños en bloques incompletos: Diseños en bloques incompletos balanceados; diseños divisibles en grupos; diseños cíclicos. Modelos, estimación, análisis de la varianza, inferencia de contrastes.
6.4. Diseños fila-columna: Diseños en cuadrado latino; diseños Youden; diseños cíclicos y otros diseños fila-columna. Modelos, estimación, análisis de la varianza, inferencia de contrastes.
6.5. Algunas alternativas al análisis de la varianza.
7. Diseños jerarquizados o anidados. 7.1. Introducción.
7.2. Diseño jerárquico en dos etapas.
7.3. Diseño jerárquico en m etapas.
7.4. Diseños jerárquicos y factores tratamiento cruzados.
8. Diseños en parcelas divididas. 8.1 Introducción: Motivación y ejemplos.
8.2. Modelos matemáticos.
8.3. Estimación y análisis de la varianza con bloques completos.
9. Diseños con medidas repetidas. 9.1. Introducción: Contexto experimental.
9.2. Estructuras de dependencia entre las medidas repetidas.
9.3. Prueba de esfericidad de Mauchly.
9.4. Análisis univariante y multivariante.
10. Diseños factoriales a dos niveles.
10.1. El diseño dos al cuadrado.
10.2. El diseño dos al cubo.
10.3. El diseño general dos elevado a k.
10.4. Adición de puntos centrales al diseño dos elevado a k.
10.5. Algoritmo de Yates.
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