In diesem Kurs lernen Sie, Versuche zu planen und zu analysieren, um die wenigen wichtigen Faktoren zu extrahieren oder um das Modell der Prozess-Response zu optimieren. Der Kurs konzentriert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung, behandelt aber auch Screening- und Response-Design.

• die grundlegenden Prinzipien der Versuchsplanung erklären
• vollständige faktorielle, teilweise faktorielle, Split-Plot- und Screening-Designs, einschließlich Versuchspläne mit Block-Faktoren erstellen und analysieren
• klassische Response-Surface-Versuchspläne erstellen und analysieren
• das Werkzeug für benutzerdefinierte Versuchspläne verwenden.

Zielgruppe / Who should attend

Verfügbare Schulungsformen / Formats available	Dauer (kann variieren, Details s. Terminliste)
Präsenzkurs:	2 Tage
E-Learning:	16 Stunden/180 Tag Lizenz	Systemvoraussetzungen

Für die Teilnahme an diesem Kurs, sollten Sie

• an dem Kurs JMP® Software: A Case Study Approach to Data Exploration teilgenommen haben, oder über entsprechendes Wissen verfügen
• an dem Kurs JMP®: Statistical Decisions Using ANOVA and Regression teilgenommen haben, oder über entsprechendes Wissen verfügen
• Basiswissen im Bereich der statistischen Versuchsplanung haben.

In diesem Kurs wird mit folgenden Software Modulen gearbeitet / This course addresses JMP Software

• Wiederholung von grundlegenden statistischen Konzepten
• Einführung in Versuchsplanung
• vollständig randomisierte Versuchspläne

• randomisierter, vollständiger Block-Versuchsplan
• randomisierter, unvollständiger Block-Versuchsplan
• vollständiger, faktorieller Versuchsplan
• 2^k faktorieller Versuchsplan
• Split-Plot-Design

• vollständige faktorielle Screening-Designs und teilweise faktorielle Versuchspläne
• Blockbildung mit Screening-Designs

• Konzepte und zentrale Begriffe
• Klassische Response-Surface-Designs für Modelle der 2. Ordnung
• Methode des steilsten Aufstiegs

• Erstellung von benutzerdefinierten Versuchsplänen
• benutzerdefinierte Wirkungsflächen-Versuchspläne