Planeamento de Experiências em Investigação
Cursos
Esta UC proporciona a análise da evolução e práticas do Planeamento de Experiências (PE) ao longo de um século de existência, desde Sir Ronald Fisher até à
atualidade, em que a formação e aquisição de competências exigem o recurso a novas tecnologias computacionais e digitais. Emergem novas atividades profissionais e esta UC promove a exploração das tendências e tópicos em que o PE oferece vantagens competitivas.
Planeamento de Experiências
No final desta UC o estudante terá competências que lhe permitem:
-Saber selecionar modelos adequados a cada problemática;
-Revelar proficiência na geração de hipóteses e na análise estatística com o software R, em situações reais e simuladas, incluindo a visualização gráfica e interpretação de resultados;
-Conhecer e desenvolver modelos clássicos e avançados do PE explorando propriedades, ligações e extensões;
-Usar ANOVA e analisar contrastes;
-Aplicar e desenvolver Metodologias de Superfícies de Resposta na modelação e análise de problemas de otimização.
1. Modelos clássicos do Planeamento de Experiências
A importância e a necessidade do Planeamento de Experiências, Modelos de Planos em Blocos Completos e Incompletos, Planos em Quadrados Latinos, Greco-latinos e Hiper-Greco-Latinos. Critérios de Otimalidade de um plano.
2. Planos Standard para modelos de 1º e 2º grau.
Planos de Hadamard, Planos Fatoriais e Planos Fatoriais Fracionados, Sistemas de Confundimento para Fatoriais de dois níveis, Planos Compostos, Planos de Doehlert e Box Behnken, Análise Canónica.
3. Modelos e métodos avançados do Planeamento de ExperiênciasMetodologias de Superfície de Resposta, Planos Reticulados e Planos Crossover.
4. Planeamento de Experiências com dados reais e simulados
Novos paradigmas do Planeamento de Experiências no século XXI. Aplicações do Planeamento de Experiências em áreas clássicas e áreas emergentes com recurso ao software R.
[1] Dean, A., Morris, M. and Stufken, J., Bingham, D. (2015).Handbook of Designand Analysis of Experiments. Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods Published June 26, 2015. ISBN 9781466504332
[2] Hinkelmann, K and Kempthorne, O. (2005). Design and Analysis of Experiments, Volume 2: Advanced Experimental Design. ISBN: 978-0-471-55177-5.
[3] Lawson, J. (2015). Design and Analysis of Experiments with R, CRC Press.
[4] Montgomery, D.C. (2017). Design and Analysis of Experiments, 9th Ed., Wiley.
E-learning
A avaliação tem caráter individual e implica a coexistência de duas modalidades: avaliação contínua (não inferior a 60%) e avaliação final (não superior a 40%). Essa avaliação será desenvolvida na aplicação de formas diversificadas, definidas no Contrato de Aprendizagem da unidade curricular.