miércoles, 24 de octubre de 2012

CURSO DE POSGRADO “DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS”



CURSO DE POSGRADO
“DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS”
Aprobado por Resolución FAA Nº 546/2012

Fecha: 12 al 16 de Noviembre de 2012.
Horario: Lunes a Viernes de 8,30 a 12,30 hs. y de 14 a 18 hs.
Lugar de realización: Universidad Nacional de Santiago del Estero, Facultad de Agronomía y Agroindustrias, Edificio Central, Aula 7, Avenida Belgrano (s) 1912. CP 4200. Santiago del Estero.

Docente Responsable
Dr. Daniel Werenitzky (FAyA-UNSE).

Cuerpo Docente
Dr. Daniel Werenitzky (FAyA-UNSE).
Ing. Erica Raña  (FAyA-UNSE).

Docentes Colaboradores
Ing. Gabriela Abdala (FAyA-UNSE).

Duración del Curso: 40 horas.
Modalidad del Curso: Teórico-Práctico con práctica de análisis de datos con software estadístico (Infostat).
Sistema de Evaluación: Examen Final Teórico-Práctico de análisis de datos.
Cupo: 25 participantes.
Conocimientos Previos: Estadística Básica.
Destinatarios: Alumnos del Posgrado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos y carreras de posgrado afines y Profesionales. No se aceptarán estudiantes avanzados de carreras de grado.

Arancel:
Alumnos de Posgrado $400.
Otros Profesionales     $450.

Informes e Inscripción: Vía email: Sra. Sandra Greco, Área Posgrado, FAyA - UNSE; sanmagre@gmail.com
 
Fines y Objetivos:
  • Presentar las características de los principales diseños experimentales, su análisis e interpretación de resultados.
  • Modelar relaciones entre variables continuas u ordinales para descubrir estructuras subyacentes.
  • Utilizar técnicas estadísticas que permitan analizar e interpretar situaciones referidas a la investigación o a la actividad profesional.
Programa:
  • Propósito y necesidad de los diseños experimentales. Concepto de unidad experimental, tratamiento, unidad de observación, error experimental. Principios básicos del diseño de experimentos: aleatorización, repetición y control local. Distintos tipos de diseños.
  • El modelo aditivo lineal. Estimación de los parámetros del modelo. Hipótesis. Supuestos del análisis de varianza: normalidad e independencia de las observaciones y homogeneidad de varianzas, transformaciones. Modelo de efectos fijos (Modelo I) y de efectos aleatorios (Modelo II). Partición de la suma de cuadrados. Esperanza de los cuadrados medios. Estimación de los componentes de varianza.

  • Diseños de Experimentos más usados: Características. Ventajas y desventajas.

·   Diseño Completamente Aleatorizado.
·   Diseño en Bloques Completos Aleatorizados.
·   Diseño en Cuadrados Latinos.
·   Diseños con Medidas Repetidas.
·   Otros Diseños utilizados.

  • Comparaciones múltiples y contrastes ortogonales.

·   Comparaciones "a posteriori": Tukey, LSD (Diferencia Mínima Significativa), Duncan, Bonferroni y Dunnett. Tasas de error. Comparaciones “a priori”: contrastes ortogonales.
·   Aplicaciones, análisis de casos.

  • Experimentos Factoriales.

·   2X2, 3X2, 2K, 3K. Planteo de Contrastes.


  • Regresión:

·   Lineal Simple, Cuadrática, Polinomios a la “n”.
·   Regresión Múltiple.
·   Modelos No Lineales.
·   Adecuación de los Modelos.
-    Pruebas de ajuste (lack of fit) interpretación.
-    Error puro, cálculo e interpretación.
-    R2 ajustado.
-    Otros indicadores.

Informes e Inscripción: Vía email: Sra. Sandra Greco, Área Posgrado, FAyA - UNSE; sanmagre@gmail.com

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