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Sinopsis
A well-designed experiment is an efficient method of learning about the world. Because experiments in the field and in the laboratory cannot avoid random error, statistical methods are essential for their efficient design and analysis. In this book, the fundamentals of optimum experimental design theory are presented. In the first part of the part of the book, the advantages of a statistical approach to the design of experiments are discussed, and the ideas of models, least squares fitting, and optimum experimental designs are introduced. The second part presents a more detailed discussion of the general theory of optimum design and an evaluation of various criteria that may be appropriate for designing experiments. Specific experiments are detailed and algorithms for the construction of designs are given.
Each chapter is a self-contained topic, illustrated with examples drawn from science and engineering. Little previous statistical knowledge is assumed, and the derivation of mathematical results has been avoided. This book should be of interest to everyone concerned with designing efficient experiments in the laboratory or in the industry.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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Optimum Experimental Designs (Oxford Statistical Science Series: 8)
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Clarendon Press, 1992
ISBN 10: 0198522541
ISBN 13: 9780198522546
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Optimum Experimental Designs (Oxford Statistical Science Series, 8)
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Optimum Experimental Designs (Hardcover)
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Oxford University Press, Oxford, 1992
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