1. SylabUZ
2. Faculty of Mechanical Engineering
3. winter term 2023/2024
4. Management and Production Engineering - Second-cycle studies leading to MSc degree
5. Planowanie doświadczeń

Generate PDF for this page

Planowanie doświadczeń - course description

Aim of the course

Poznanie zagadnień związanych z planowaniem doświadczeń, wykształcenie umiejętności analizy wyników pomiarów z wykorzystaniem metod analizy statystycznej.

Prerequisites

Save changes

Scope

Wykład:

W1-2: Wprowadzenie. Pojęcia podstawowe: badania naukowe, teoria eksperymentu,  doświadczenie eksperyment czynny i bierny. Klasyfikacja planów doświadczeń. Podstawy teoretyczne badań doświadczalnych. Identyfikacja i sformułowanie problemu. Wybór wielkości charakteryzujących obiekt badań. Określenie celu badań. Ustalenie metody badań: wybór planu doświadczenia, określenie liczby doświadczeń i liczby powtórzeń. Analiza wyników pomiarów, metody statystyczne.

W3-4: Przegląd zagadnień ze statystki matematycznej. Rozkłady statystyczne i ich parametry. Estymacja punktowa: miary położenia, rozproszenia i zniekształcenia. Graficzna prezentacja i analiza danych: histogram, wykres pudełkowy, wykres kwantyl-kwantyl, wykres normalności, wykres rozrzutu. Weryfikacja hipotez statystycznych. Podstawowe testy istotności i zgodności.

W5: Proste eksperymenty porównawcze. Analiza wyników eksperymentów z wykorzystaniem testów istotności. Sprawdzanie założeń: analiza graficzna oraz testy istotności i zgodności.

W6: Analiza mocy testów i wyznaczanie minimalnej liczebności próby. Efekt i efekt standaryzowany. Dobór liczby doświadczeń.

W7-8: Eksperymenty jednoczynnikowe. Jednoczynnikowa ANOVA. Sprawdzanie założeń. Testy post-hoc. Wielkość i miara efektu. Wybrane miary efektu. Dobór liczby doświadczeń.

W9-10: Eksperymenty dwuczynnikowe: Efekty główne i interakcje. Dwuczynnikowa ANOVA. Sprawdzanie założeń. Testy post-hoc. Dobór liczby doświadczeń.

W11: Dwu i wielowymiarowe zmienne losowe. Miary zależności.  

W12-13: Analiza regresji. Regresja liniowa. Metoda najmniejszych kwadratów. Wskaźniki jakości równania regresji. Testy istotności: istotność funkcji regresji, istotność współczynników regresji. Sprawdzanie założeń analizy regresji - analiza reszt.

W14: Regresja krokowa. Eksperymenty jednoczynnikowe: związki pomiędzy analizą wariancji i regresji.

W15: Plany doświadczeń. Plany zdeterminowane: całkowite i ułamkowe, dwupoziomowe, trzypoziomowe i wielopoziomowe.

Projekt:

P1-P3: Przeprowadzenie prostego eksperymentu porównawczego. Analiza wyników eksperymentu. Sprawdzanie założeń. Analiza mocy przeprowadzonego testu. Weryfikacja optymalnej liczby doświadczeń do zakładanego efektu.

P4-P6: Przeprowadzenie eksperymentu dwuczynnikowego. Analiza wyników eksperymentu. Sprawdzanie założeń. Analiza mocy przeprowadzonego testu. Weryfikacja optymalnej liczby doświadczeń do zakładanego efektu.

P7-P9: Przeprowadzenie eksperymentu w celu określenia modelu wybranego zjawiska. Analiza wyników eksperymentu. Sprawdzanie założeń.

P10-P12: Prezentacja wyników.

P13-P14: Weryfikacja rozwiązań - zaliczenie projektów.

Teaching methods

Wykład: wykład konwencjonalny

Projekt: projekt realizowany w grupach lub indywidualnie

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Wykład: egzamin w formie pisemnej poprzedzony uzyskaniem zaliczenia z zajęć projektowych

Projekt: średnia arytmetyczna z ocen uzyskanych z poszczególnych zajęć projektowych 

Ocena końcowa: warunkiem zaliczenia przedmiotu jest zaliczenie wszystkich jego form, ocena końcowa na zaliczenie przedmiotu jest średnią arytmetyczną z ocen za poszczególne formy zajęć

Recommended reading

1. Dobosz M., Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, Akademicka Oficyna Wyd. EXIT, Warszawa, 2001

2. Korzyński M., Metodyka eksperymentu. Planowanie, realizacja i statystyczne opracowanie wyników eksperymentów technologicznych. Warszawa, PWN, 2006

3. Kukiełka L., Podstawy badań inżynierskich, PWN, Warszawa, 2002

4. Montgomery D. C., Design and Analysis of Experiments, Wiley, 2012

Further reading

1. Brandt S., Analiza Danych, PWN, Warszawa 2002

2. Wawrzynek J., Planowanie eksperymentów zorientowane na doskonalenie jakości produktu, Wyd. Uniw. Ekon. We Wrocławiu, Wrocław, 2009

3. Górecka R., Teoria i technika eksperymentu, Wyd. Politechniki Krakowskiej, Kraków, 1998

4. Mańczak K., Technika planowania eksperymentu, WNT, Warszawa 1976

Notes

Modified by dr inż. Tomasz Belica (last modification: 12-04-2023 22:10)