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#20 DoE 3/5: Versuchspläne

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Mehr Informationen aus Versuchen mit einem DoE-Plan!

DoE 3/5: Versuchspläne

  1. Was ist ein statistischer Versuchsplan oder DoE Design?
  2. Welche Ursache-Wirkungs-Beziehungen können statistische Versuchspläne liefern?
  3. Wie wird der beste Versuchsplan ausgewählt?

Das Ziel der dritten Folge ist eine Vorstellung der Möglichkeiten, die statistische Versuchspläne bieten. Es geht um die Eigenheiten von DoE-Designs und Kriterien, nach denen der bestmögliche Versuchsplan ausgewählt wird. Wie so oft ist auch hier das Ziel, so einfach wie möglich und mit so wenig Versuchen wie nötig auszukommen und dabei trotzdem alle Effekte untersuchen zu können, die bewertet werden sollen.

Machen Sie Ihre eigene DoE!

In den Links unten finden Sie eine Bauanleitung für einen Papier-Rotor und alle anderen Planungstools. Versuchen Sie doch einfach selbst, das Rotor-Design mit DoE-Methoden zu optimieren!

❓Schaffen Sie es, ein besseres Optimum als ich zu erreichen❓

In der 5-teiligen Serie zur DoE geht es um die
Folge 18: Grundlagen
Folge 19: Planung
Folge 20: Versuchspläne
Folge 21: Auswertung
Folge 22: Nutzung der Ergebnisse

Links

allgemein

👉 Montgomery [2019] "Design and Analysis of Experiments", 10. Auflage, Wiley
👉 Bauplan Rotor
👉 Projektbeschreibung DoE Rotor 👉 Projektdokumentation DoE Rotor 23.09.

Versuchsplan mit 20 und 28 Versuchen

👉 Einfluss- und Zielgrößen DoE Rotor
👉 Versuchspläne mit 20 und 28 Versuchen

Software für die Auswertung

👉 JMP
👉 Minitab
👉 Design Expert

Schreiben Sie mir!

Ich freue mich über Ihre Nachricht! Barbara Bredner, post@irgendwas-mit-daten.io

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  1. Was ist ein statistischer Versuchsplan oder DoE Design?
  2. Welche Ursache-Wirkungs-Beziehungen können statistische Versuchspläne liefern?
  3. Wie wird der beste Versuchsplan ausgewählt?

Das Ziel der dritten Folge ist eine Vorstellung der Möglichkeiten, die statistische Versuchspläne bieten. Es geht um die Eigenheiten von DoE-Designs und Kriterien, nach denen der bestmögliche Versuchsplan ausgewählt wird. Wie so oft ist auch hier das Ziel, so einfach wie möglich und mit so wenig Versuchen wie nötig auszukommen und dabei trotzdem alle Effekte untersuchen zu können, die bewertet werden sollen.

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