Projeto e Análise de Experimentos

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Projeto e Análise de Experimentos

Planejamento, controle e avaliação dos processos da qualidade. Integração dos planos da qualidade às estratégias de negócio. MASP: metodologia de solução de problemas de qualidade. Programa 5 S. Conceitos básicos de TQC. Normas internacionais. Certificação. Implantação de programas de qualidade. Inspeção, avaliação e controle da qualidade. Diagrama de Pareto. Qualidade total na organização. Indicadores e avaliação da qualidade organizacional. Análise de valor e benchmarking.

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carga horária

8h

acesso Premium

30 dias

criado em

06/12/2019

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Conteúdo programático:

Introdução ao Planejamento de Experimentos
FASES DO PROJETO DE EXPERIMENTOS
AS ETAPAS DE UM EXPERIMENTO
A ANÁLISE DE VARIÂNCIA (ANOVA)
VANTAGENS DOS EXPERIMENTOS FATORIAIS
OS EXPERIMENTOS FATORIAIS DE DOIS FATORES (TWO-WAY ANOVA)
ANÁLISE DE VARIÂNCIA PARA PROJETOS CRUZADOS DE 2 FATORES
COMPARAÇÃO MÚLTIPLA DE MÉDIAS (CMM)
TESTE DAS SUPOSIÇÕES DO MODELO:
EXPERIMENTOS SEM REPETIÇÃO
EXPERIMENTOS COM FATORES ANINHADOS E CRUZADOS
PROJETOS COMPLETAMENTE ALEATORIZADOS
PROJETOS EM BLOCOS ALEATORIZADOS
QUADRADOS LATINOS
QUADRADOS GRECO-LATINOS
EXPERIMENTOS MULTI-PARCIONADOS EM CÉLULAS (SPLIT-SPLIT-PLOT)
O MODELO PARA FATORES A NÍVEIS ALEATÓRIOS
CONFUNDIMENTO
EXPERIMENTOS CONFUNDIDOS EM BLOCO COM REPETIÇÃO
EXPERIMENTOS COMPLETAMENTE CONFUNDIDOS
EXPERIMENTOS PARCIALMENTE CONFUNDIDOS
EXPERIMENTOS CONFUNDIDOS EM BLOCO SEM REPETIÇÃO
DIVISÃO EM MAIS DE DOIS BLOCOS
PROJETOS FATORIAIS FRACIONADOS 2k-1
EFEITOS VINCULADOS
ALGORITMO DE YATES PARA PROJETOS FATORIAIS FRACIONADOS 2k-1
EXPERIMENTO 2 7 COMPLETO VS FRACIONADO
METODOLOGIA DE SUPERFÍCIE DE RESPOSTA
MODELAGEM DAS VR
FUNÇÃO DE PERDA MULTIVARIADA
Introdução à função de perda multivariada
FUNÇÃO PERDA MULTIVARIADA
Notas sobre a Função perda Multivariada
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Conheça
o responsável:

Jaqueline Dos Passos Carvalho

FORMADA EM PEDAGOGIA-CENTRO UNIVERSITÁRIO SUL DE MINAS PÓS GRADUADA EM PSICOPEDAGOGIA CLÍNICA E INSTITUCIONAL E EDUCAÇÃO ESPECIAL INCLUSIVA

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Módulo 1: Projeto e Análise de Experimentos

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