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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
STATISTICA PER L'ECONOMIA E L'IMPRESA
Insegnamento
PROGRAMMAZIONE DEGLI ESPERIMENTI
SCP4063752, A.A. 2016/17

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2014/15

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
STATISTICA PER L'ECONOMIA E L'IMPRESA
SC2095, ordinamento 2014/15, A.A. 2016/17
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese ANALYSIS AND PLANNING OF EXPERIMENTS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile GIORGIO CELANT SECS-S/01

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
SCP4063752 PROGRAMMAZIONE DEGLI ESPERIMENTI GIORGIO CELANT SC2094

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/01 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 64 161.0

Calendario
Inizio attività didattiche 27/02/2017
Fine attività didattiche 09/06/2017
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
3 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 CELANT GIORGIO (Presidente)
ADIMARI GIANFRANCO (Membro Effettivo)
BRAZZALE ALESSANDRA ROSALBA (Membro Effettivo)
VENTURA LAURA (Membro Effettivo)
2 Commissione a.a.2017/18 01/10/2017 30/09/2018 CELANT GIORGIO (Presidente)
ADIMARI GIANFRANCO (Membro Effettivo)
BRAZZALE ALESSANDRA ROSALBA (Membro Effettivo)
VENTURA LAURA (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenze elementari di algebra lineare, analisi e statistica inferente.
Conoscenze e abilita' da acquisire: L'obiettivo del corso è quello di dare allo studente un quadro rigoroso degli strumenti base della pianificazione sperimentale per affrontare problematiche complesse.
Nell'ambito progettuale, si verificano situazioni in cui più parametri di un apparato devono essere ottimizzati contemporaneamente. In un approccio tradizionale, spesso basato sull'esperienza, dopo una prima soluzione sono analizzate le prestazioni, apportate le modifiche ed esaminata la nuova configurazione. Il rischio principale a cui si va incontro è che non si disponga di abbastanza tempo per vagliare tutte le possibilità in modo esaustivo.

In questi problemi di ottimizzazioni complesse, il tempo speso per la simulazione di una configurazione può essere notevole. Per ridurre i tempi di calcolo possiamo estrapolare alcuni valori della funzione da ottimizzare. Da qui il ricorso a modelli che approssimano la funzione obiettivo. In questa ottica il corso propone lo studio di due tipi di modelli. Le superfici di risposta (parte centrale del corso) e le regressioni (dal punto di vista dei disegni sperimentali) di Chebyshev canonici(cenni e idee generali). La teoria sarà esposta tramite vari esempi in ambito ingegneristico (principalmente in ingegneria chimica). Le dimostrazioni dei risultati teorici necessari per sviluppare gli argomenti saranno limitati alla conoscenza dell'algebra lineare e dell'analisi elementare. Qualora la dimostrazione risulti troppo complessa quest'ultima sarà sostituita con un ragionamento euristico.
Modalita' di esame: Si richiede una relazione su un argomento relativo alle superfici e una prova orale su quanto svolto durante il corso.
Criteri di valutazione: Alla relazione viene assegnato un terzo del voto finale. Alla prova orale due terzi.
Contenuti: Alcune definizioni: fattore, risposta, superficie di risposta, piano sperimentale, regione sperimentale, matrice dell’esperimento.
Alcuni esempi di piani sperimentali: piani screening, piani fattoriali, piani miscuglio, ecc.
Nozione di piano mal condizionato. Perdita e recupero dell’informazione . Cenni e uso delle matrici non invertibili per il calcolo degli effetti dei fattori in questo contesto. Un esempio che descrive una reazione chimica nel caso che i punti di osservazione siano scelti poco distanti tra loro.
Criteri di scelta del piano: Matrice di informazione, piani isovarianti, piani a varianza minima, A,D,G e c criteri. Il teorema di equivalenza (una dimostrazione euristica). Esempi dell’uso del teorema di equivalenza in alcune situazioni concrete.
Studio delle relazioni di secondo grado. Definizione e significato del modello statistico che descrive una superficie di risposta. Analisi canonica e suo uso per semplificare il modello di secondo grado e interpretare i parametri.
Piani sperimentali e ottimizzazione di una superficie di risposta. Piani di Box-Behnken, Piani compositi, piani di Doehlert, Piani di Roquemore, Piani D ottimali a quattro fattori.
Cenno ai piani di interpolazione ed estrapolazione e al risultato di Elfving per il calcolo dei piani c- ottimali.
Il corso sarà sviluppato usando vari esempi relativi all’ambito industriale.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali e esposizione di una relazione su un argomento del corso.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Il materiale di base per lo studio sono i testi di riferimento.
Testi di riferimento:
  • Khuri A.I., Cornell J.A, Response surfaces. Design and Analyses. New York,: --, 1996. Cerca nel catalogo
  • G.Celant, M.Broniatowski, Interpolation and Extrapolation Optimal Designs 1. London: ISTE Wiley, 2016.