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SIP-30
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
SECRETARIA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO
DIRECCIÓN DE POSGRADO
FORMATO GUÍA PARA REGISTRO DE ASIGNATURAS
Hoja 1 de 3
I.
DATOS DEL PROGRAMA Y LA ASIGNATURA
1.1
NOMBRE DEL PROGRAMA:
MAESTRIA EN TECNOLOGÍA AVANZADA
DOCTORADO EN TECNOLOGÍA AVANZADA
1.2
COORDINADOR DEL PROGRAMA: DRA. IRINA VICTOROVNA LIJANOVA
1.3
NOMBRE DE LA ASIGNATURA:
DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO
1.4
CLAVE:
(Para ser llenado por la SIP)
1.5
TIPO DE ASIGNATURA:
OBLIGATORIA
OPTATIVA
SEMINARIO
ESTANCIA
TEORÍA 108
1.6
NÚMERO DE HORAS:
1.7
UNIDADES DE CRÉDITO:
1.8
FECHA DE LA ELABORACIÓN DEL PROGRAMA DE LA ASIGNATURA:
1.9
X
PRACTICA
T-P
12
SESIÓN DEL COLEGIO DE PROFESORES
EN QUE SE ACORDÓ LA IMPLANTACIÓN
DE LA ASIGNATURA:
SESIÓN No.
1.10 FECHA DE REGISTRO EN SIP:
d
m
a
d
m
a
FECHA:
(Para ser llenado por la SIP)
d
II.
DATOS DEL PERSONAL ACADÉMICO
2.1
COORD. ASIGNATURA:
2.2
PROFR. PARTICIPANTE:
M
a
FELIPE DE JESÚS CARRILLO ROMO
CLAVE:
CLAVE:
CLAVE:
5262-E1-07
Hoja 2 de 3
III.
DESCRIPCIÓN DEL CONTENIDO DEL PROGRAMA DE LA ASIGNATURA
III.1
OBJETIVO GENERAL:
Al final del curso el alumno será capaz de establecer una estrategia experimental en
función de los objetivos fijados y de los medios e informaciones disponibles y analizar
estadísticamente los resultados de su estrategia.
III.2 DESCRIPCIÓN DEL CONTENIDO
TEMAS Y SUBTEMAS
TIEMPO
1.0 La noción del diseño de experimentos
1.1 Introducción
1.5
1.2 El proceso de “la planificación experimental”. Objetivos. Respuestas.
Factores. Dominio experimental
3.0
1.3 Un poco de historia
1.0
1.4 Ejemplos de diseño de experimentos
3.0
2.0 Herramientas matemáticas
2.1 Introducción
2.2 Algebra. Cálculo matricial. Proyección ortogonal. Análisis espectral.
Matrices particulares. Noción de grupo
2.3 Probabilidad. Variables aleatorias reales. Vectores aleatorios
2.4 Estadística. Noción de estimado. Modelo estadístico. Modelización
lineal. Estimación usando mínimos cuadrados. Predicción de la
respuesta media
2.5 Análisis de varianza. Descomposición fundamental. Coeficiente de
correlación lineal múltiple. Estimación de s2. Descomposición “fina” de
SSE (suma de cuadrados debido al error)
2.6 Prueba de hipótesis. Ejemplo (a manera de introducción). Caso general.
Prueba de validez del modelo. Prueba de significancia de los
parámetros. Prueba de ajuste del modelo. Ejemplos
0.5
6.0
3.0
6.0
6.0
6.0
3.0 Experimentos con un solo factor
3.1 Análisis de varianza para experimentos con un solo factor. Análisis
del modelo de efectos fijos, comparación de medias de tratamientos
individuales
3.0
3.2 Modelo de efectos aleatorios. Comprobación de la idoneidad del
modelo. Ajustes de superficies de respuesta en el modelo unifactorial
3.0
3.3 Enfoque de regresión para el análisis de variancia. Métodos no
paramétricos en el análisis de varianza.
3.0
3.4 Diseño aleatorizado por bloques completos, diseño de cuadrado
latino, diseño de cuadrado grecolatino
3.0
3.5 Diseño por bloques incompletos. Diseño por bloques balanceados.
Diseño parcialmente balanceado por bloques incompletos, Diseños
reticulares.
3.0
4.0 Diseños factoriales
4.1 Principios y definiciones básicas. Diseño factorial de dos factores.
Modelos aleatorios y mixtos. Ajuste de curvas y superficie de
respuesta.
3.0
4.2 Manejo de datos desbalanceados
3.0
4.3 Diseño factorial 2k. Diseño 22. Diseño 23. Diseño general 2k. Una sola
réplica del diseño 2k. Adición de puntos centrales al diseño 2k.
12.0
5.0 Diseños factoriales y factoriales fraccionarios
5.1 Diseño factorial 3k.
3.0
5.2 Réplica fraccionaria del diseño factorial 3k. Factoriales con niveles
mixtos.
3.0
5.3 Contribución de Taguchi al diseño experimental y la ingeniería de la
calidad.
6.0
5.4 Experimentos multifactoriales con restricciones de aleatorización.
3.0
6.0 Análisis de regresión
6.1 Regresión lineal simple. Comprobación de la idoneidad del modelo.
3.0
6.2 Regresión lineal múltiple
3.0
6.3 Otros modelos de regresión lineal.
3.0
7.0 Métodos y diseños de superficie de respuesta
7.1 Introduccción a la metodología de superficie de respuesta
3.0
7.2 Método de máxima pendiente de ascenso
3.0
7.3 Análisis de métodos cuadráticos
3.0
7.4 Diseño de experimentos para ajustar por superficie s de respuesta
3.0
7.5 Experimentos de mezcla. Operación evolutiva
3.0
Hoja 3 de 3
III.3 BIBLIOGRAFIA UTILIZADA EN LA ASIGNATURA
1. Douglas C. Montgomery. Diseño y análisis de experimentos. Segunda Edición.
Editorial Limusa, S.A. de C.V. & Grupo Noriega Editores. México D.F. 2004
2.
Walter Tinsson. Plans d'expérience: constructions et analyses statistiques.
Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 2010
3.
Viatcheslav B. Melas. Functional Approach to Optimal Experimental Design.
Springer Science+Business Media, Inc. 2006
4.
Gary W. Oehlert. A first course in design and analysis of experiments.
Copyright © 2010 Gary W. Oehlert. All rights reserved.
George E. P. Box, J. Stuart Hunter, William G. Hunter. Statistics for
Experimenters.Design, Innovation, and Discovery. Second Edition. John Wiley &
Sons, Inc., Hoboken, Ncw Jersey. 2005
5.
6.
7.
Helge Toutenburg, Shalabh. Statistical Analysis of Designed Experiments.
Third Edition. Springer Science+Business Media, LLC 2009
Howard J. Seltman. Experimental Design and Analysis.
http://www.stat.cmu.edu/_hseltman/309/Book/Book.pdf. 2015
8.
Wharrad H. and Silcocks P. An Introduction to Experimental Design. The NIHR
(National Institute for Health research U.K.) RDS EM / YH, 2009
9.
D. G. Kabe, A. K. Gupta. Experimental Designs: Exercises and Solutions.
Springer Science+Business Media, LLC. 2007
10.
Robert O. Kuehl. Diseño de experimentos: Principios estadísticos de diseño y
análisis de investigación. Segunda edición. International Thomson Editores, S.A.
de C.V. 2001
11.
Theodore T. Allen. Introduction to Engineering Statistics and Six Sigma.
Springer-Verlag London Limited 2006
12.
Robert L. Mason, Richard F. Gunst, James L. Hess. Statistical Design and
Analysis of Experiments. Second Edition. John Wiley & Sons Publication. 2003
III.4 PROCEDIMIENTOS O INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN A UTILIZAR
 El estudiante presentará tres evaluaciones escritas (5, 10 y 15 semana) y una
evaluación final (semana 18).

Quincenalmente el estudiante entregará resuelto un problemario constituido de 10
a 15 problemas cada uno

Quincenalmente se le entregará al estudiante un artículo de investigación para
que él lo revise y entregue un análisis crítico escrito de tres cuartillas

El estudiante presentará al final del curso un trabajo escrito de 20 cuartillas que
contenga la estrategia experimental que utilizará en su trabajo de tesis.