Syllabus

ALD-1007 DISEÑOS EXPERIMENTALES

MAC. RAMIRO JOSÉ GONZÁLEZ HORTA

rjgonzalez@itescam.edu.mx

Semestre Horas Teoría Horas Práctica Créditos Clasificación
3 2 3 5 Ciencia Ingeniería

Prerrequisitos
ES DESEABLE QUE EL ALUMNO TENGA LAS SIGUIENTES COMPETENCIAS PREVIAS: • Aplicar la teoría y las técnicas de la probabilidad y el muestreo estadístico más usuales en su área de competencia • Aplicar la estadística descriptiva en la descripción de grupos de datos • Construir y manejar base datos • Manejar software relacionado con la asignatura • Aplicar la inferencia estadística

Competencias Atributos de Ingeniería
Comprender la importancia de la experimentación en la investigación al utilizar los diseños experimentales.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplicar la regresión lineal y correlación que se requieren en los procesos de la industria alimentaria.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplicar los diseños experimentales de un solo factor que se requieren en los procesos en la industria alimentaria.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones
Aplicar los análisis de covarianza cuando son necesarios en un determinado proceso en la industria alimentaria.   Desarrollar y conducir una experimentación adecuada; analizar e interpretar datos y utilizar el juicio ingenieril para establecer conclusiones

Normatividad
• 1. Los teléfonos celulares deben ser apagados antes de la sesión o configurarlo en la modalidad de vibración. • 2. Los alumnos deberán mantener una compostura correcta durante la sesión de clases. • 3. Está prohibido introducir alimentos al salón de clases. • 4. Al inicio de la sesión los alumnos tendrán una tolerancia de 10 min para poder ingresar al salón de clases sin que esto ocasione falta o retardo. 5. Un requisito para presentar el examen institucional es que el alumno tenga como mínimo 80% de asistencia.

Materiales
Calculadora científica. Notas del Syllabus.

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares
Estadística /
Spiegel, Murray R.
Mcgraw-Hill.
3a. / 2002.
6
-
Diseño y análisis de experimentos /
Montgomery, Douglas C.
Limusa Wiley,
2a. / 2008.
13
-

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.1.7
PARCIAL 2 De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.1.4

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Introducción a los diseños experimentales.
          1.1. Comprender la importancia de la experimentación en la investigación al utilizar los diseños experimentales.
                   1.1.1. Importancia de los diseños experimentales en la Industria alimentaria.
                           1.1 Importancia de los diseños experimentales en la Industria alimentaria. ( bytes)
                          
                   1.1.2. Importancia en la investigación, generación y transferencia de tecnología.
                           1.2 Importancia en la investigación, generación y transferencia de tecnología. ( bytes)
                          
                   1.1.3. Conceptos básicos de diseños experimentales.
                           1.3 Conceptos básicos de diseños experimentales. ( bytes)
                          
                   1.1.4. Clasificación de los diseños experimentales.
                           1.4. Clasificación de los diseños experimentales ( bytes)
                          
2. Regresión y correlación lineal y múltiple.
          2.1. Aplicar la regresión lineal y correlación que se requieren en los procesos de la industria alimentaria.
                   2.1.1. Regresión lineal simple.
                           2.1 Regresión lineal simple ( bytes)
                          
                   2.1.2. Pruebas de hipótesis en la regresión simple.
                           2.2 Pruebas de hipótesis en la regresión simple ( bytes)
                          
                   2.1.3. Coeficiente de correlación.
                           2.3 Coeficiente de correlación ( bytes)
                          
                   2.1.4. Regresión múltiple.
                          
                   2.1.5. Pruebas de hipótesis en la regresión múltiple.
                          
                   2.1.6. Coeficientes de determinación.
                          
                   2.1.7. Determinar la ecuación óptima.
                          
3. Modelos de un solo factor.
          3.1. Aplicar los diseños experimentales de un solo factor que se requieren en los procesos en la industria alimentaria.
                   3.1.1. Diseño completamente al azar.
                          
                   3.1.2. Diseño en Bloques al azar.
                          
                   3.1.3. Diseño en cuadro latino.
                          
                   3.1.4. Diseño factorial.
                          
                   3.1.5. Pruebas de medias.
                          
4. Análisis de covarianza.
          4.1. Aplicar los análisis de covarianza cuando son necesarios en un determinado proceso en la industria alimentaria.
                   4.1.1. Covarianza simple.
                          
                   4.1.2. Covarianza múltiple.
                          
                   4.1.3. Otros modelos de covarianza.
                          
                   4.1.4. Factorial generalizado.
                          

Prácticas de Laboratorio (20212022P)
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