| Toelichting |
Kennis en vaardigheid voor het detecteren en analyseren van verbanden tussen verschillende grootheden
Experimenten spelen een grote rol in het begrijpen en beheersen van processen. De theorie van de statistische proefopzetten levert direct toepasbare inzichten om experimenten efficiënt op te zetten en de resultaten daarvan correct en grondig te analyseren. ‘Met een minimum aan inspanning wordt een maximum aan kennis over het betreffende onderzoek verkregen’.
Om de beoogde informatie te verkrijgen met een minimaal aantal waarnemingen (experimenten zijn vaak duur) is het noodzakelijk dat de probleemstelling vooraf goed wordt geformuleerd en de juiste experimenteertechniek wordt gekozen. Van even groot belang is de keuze van het aantal proeven en van de waarden van de te onderzoeken invloedsfactoren. Dit speelt des te sterker naarmate het aantal betrokken grootheden toeneemt. Wanneer de proefopzet niet goed is gekozen, kan de meest verfijnde statistische analyse achteraf de proef niet meer redden. Naarmate de opzet beter is zullen de analyses eenvoudiger en de resultaten gemakkelijker te begrijpen zijn.
De principes van proefopzetten worden met succes toegepast op zeer uiteenlopende terreinen. In het bijzonder in de industrie, waar experimenten steeds belangrijker worden om bedrijfsprocessen op een objectieve en logische wijze te kunnen analyseren en verbeteren.
Resultaat
De cursus verschaft u kennis over en vaardigheid in de toepassing van statistische technieken voor de opzet van experimenten en de analyse van de daarmee verkregen gegevens. Na afloop van de cursus bent u staat de behandelde technieken zelfstandig in uw eigen werkomgeving toe te passen en daarbij op een verantwoorde manier gebruik te maken van relevante statistische software.
De behandeling van de stof wordt afgewisseld met praktijkvoorbeelden en praktische oefeningen. Daarbij kan ervaring opgedaan worden in het gebruik van statistische software. Ook wordt gewerkt met StatLab, een aan de TU/e ontwikkelde simulatie en leeromgeving voor Experimental Design.
De volgende onderwerpen komen aan de orde:
- Inleiding en plaatsbepaling, randomisering, normaliteit
- Steekproefgrootte, effecten op gemiddelde en spreiding
- Gebalanceerde en ongebalanceerde designs, covariabalen, blokvorming, Latijnse en Grieks-Latijnse vierkanten
- Factoriële proefopzetten, interactie, screening designs, fractionele factoriële experimenten
- Herhalingen, centerpoints, confirmation runs
- Analyse van residuen
Bestemd voor
Deze cursus is bestemd voor process en product engineers, quality engineers en andere technici en natuurwetenschappers die in hun werkkring betrokken zijn bij het ontwikkelen en optimaliseren van processen en producten. Deelnemers zijn veelal werkzaam op de R&D of productieafdeling van bedrijven. De cursus is ook geschikt voor docenten van universiteiten en hogescholen.
U heeft academisch of HBO-niveau, dan wel een door ervaring verkregen gelijkwaardig kennisniveau. Het gevolgd hebben van een specifieke studierichting is niet vereist. Wel wordt verondersteld dat u bekend bent met algemene technieken en begrippen uit de elementaire statistiek, zoals schatten en toetsen.
Docent
drs. J.F.B. van Gellecum (TU Eindhoven, Faculteit Wiskunde & Informatica). |
