Experimenten spelen een belangrijke rol bij het begrijpen en beheersen van systemen en processen. Met behulp van methoden voor statistische proefopzetten of experimental design is het direct mogelijk om deze experimenten efficiënt op te zetten en de resultaten ervan te analyseren en te interpreteren.
Het is belangrijk een duidelijke probleemomschrijving te formuleren, belangrijke invloedsfactoren te identificeren en de juiste experimentele technieken te kiezen. Even belangrijk is het om te bepalen hoe veel experimenten nodig zijn en bij welke combinaties van factoreninstellingen gemeten moet worden.
Principes van proefopzetten worden met succes toegepast binnen zeer uiteenlopende gebieden, maar met name ook in de industrie, waar experimenten steeds belangrijker worden om processen te analyseren en te verbeteren.
Deze cursus DoE:
Academici en hbo’ers werkzaam als process, product of quality engineers en andere technici en natuurwetenschappers die betrokken zijn bij het ontwikkelen en optimaliseren van processen en producten. De cursus is ook geschikt voor docenten van universiteiten en hogescholen die meer willen leren over proefopzetten en data analyse.
Kennis van statistische basistechnieken zoals toetsen, schatten en regressiemodellering is wenselijk.
Enige ervaring in het gebruik van (elementaire) lineaire algebra en van statistische software is wenselijk.
In overleg met de deelnemers kan deze cursus in het Nederlands of Engels worden gehouden. Praktische voorbeelden zijn in R.
De technieken die tijdens de cursus gedemonstreerd worden met R, zijn ook in Python uit te voeren en leveren vergelijkbare resultaten op. Deelnemers ontvangen bestanden met voorbeelddata, zodat ze met hun favoriete software voor data analyse de resultaten kunnen reproduceren. Het is mogelijk om R vanuit Python en Python vanuit R te gebruiken en zo de voordelen van elk te combineren. Wil je Python gaan gebruiken of meer mogelijkheden van Python ontdekken? Bekijk onze cursus Python voor ingenieurs.
Bekijk ook het overzicht van alle data-analyse en statistiek cursussen.
Benieuwd naar de achtergrond van cursusleider Koo Rijpkema en zijn kijk op het belang van data in de wereld van techniek? Lees het interview!
Taal |
Dit programma kan op verzoek in het Engels worden gegeven. |
Tijdens de cursus worden praktijkvoorbeelden en opdrachten besproken.
Deelnemers doen ervaring op met het gebruik van de statistische software R for Design of Experiments.
Behandelde onderwerpen: