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| Scuola di Scienze | ||
| SCIENZE STATISTICHE | ||
Insegnamento
STATISTICA PER LA TECNOLOGIA E L'INDUSTRIA
SCP4063377, A.A. 2018/19
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18
STATISTICA PER LA TECNOLOGIA E L'INDUSTRIA
SCP4063377, A.A. 2018/19
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18
Principali informazioni sull'insegnamento
| Corso di studio |
Corso di laurea magistrale in SCIENZE STATISTICHE SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2018/19 |
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|---|---|---|
| Crediti formativi | 9.0 | |
| Tipo di valutazione | Voto | |
| Denominazione inglese | STATISTICS FOR TECHNOLOGY AND INDUSTRY | |
| Sito della struttura didattica | http://www.stat.unipd.it/studiare/ammissione-laurea-magistrale | |
| 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 | GIOVANNA CAPIZZI | SECS-S/01 |
|---|
Dettaglio crediti formativi
| Tipologia | Ambito Disciplinare | Settore Scientifico-Disciplinare | Crediti |
|---|---|---|---|
| CARATTERIZZANTE | Statistico | SECS-S/01 | 9.0 |
Organizzazione dell'insegnamento
| Periodo di erogazione | Secondo semestre |
|---|---|
| Anno di corso | II Anno |
| Modalità di erogazione | frontale |
| Tipo ore | Crediti | Ore di didattica assistita |
Ore Studio Individuale |
|---|---|---|---|
| LABORATORIO | 2.0 | 16 | 34.0 |
| LEZIONE | 7.0 | 48 | 127.0 |
| Inizio attività didattiche | 25/02/2019 |
|---|---|
| Fine attività didattiche | 14/06/2019 |
| Visualizza il calendario delle lezioni | Lezioni 2019/20 Ord.2014 |
Commissioni d'esame
| Commissione | Dal | Al | Membri |
|---|---|---|---|
| 4 Commissione a.a.2018/19 | 01/10/2018 | 30/09/2019 |
CAPIZZI
GIOVANNA
(Presidente)
GUOLO ANNAMARIA (Membro Effettivo) MENARDI GIOVANNA (Membro Effettivo) SCARPA BRUNO (Membro Effettivo) |
| Prerequisiti: | Elementi di base del controllo statistico della qualità e di programmazione degli esperimenti |
| Conoscenze e abilita' da acquisire: | - Conoscere e utilizzare correttamente alcune tecniche avanzate del controllo statistico dei processi
produttivi e dei sistemi tecnologici. - Conoscere e utilizzare correttamente alcune tecniche avanzate di programmazione degli esperimenti per il miglioramento della performance dei processi. - Conoscere ed utilizzare correttamente le conoscenze di base della teoria dell'affidabilità dei sistemi |
| Modalita' di esame: | - Presentazione di gruppo su un articolo recente nella letteratura su controllo statistico di processo.
- Esame orale sulle tematiche affrontate nel corso ed in particolare negli articoli letti durante le lezioni. |
| Criteri di valutazione: | La valutazione della preparazione dello studente si baserà sulla comprensione degli argomenti svolti, sull'acquisizione dei concetti e delle metodologie proposte e sulla capacità di applicarli in modo autonomo e consapevole. |
| Contenuti: | 1. Il controllo statistico di processo
- Introduzione al controllo statistico della qualità: richiami dei concetti di base. - Controllo statistico di processo "univariato": caso nonparametrico. - Controllo statistico di processo "multivariato": - Carte di controllo multivariate (T2 di Hotelling, MEWMA, MCUSUM). - Tecniche di riduzione della dimensionalità: - Metodo di Hawkins (regressione delle variabili), metodo basato sulla t di Doganaksay e Tucker. - Metodo delle proiezioni (PCA, PLS , ecc.) - Decomposizione MYT della carta di controllo di Hotelling. - Fault diagnosis: metodo di calcolo del contributo delle variabili e metodi principali per determinare le cause che generano un “fuori controllo” del processo. - Sorveglianza dei profili. 2. Utilizzo di alcuni piani sperimentali per il controllo della qualità. - Randomizzazione, modelli misti, dispositivi a blocchi. Piani fattoriali. - Applicazioni in presenza di componenti di variazione gerarchica). 3. Affidabilità - Concetti generali. - Misure dell’affidabilità ed esempi di calcolo. |
| Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: | Il corso prevede sia lezioni frontali che lezioni in laboratorio informatico. Una parte delle lezioni frontali saranno dedicate all'illustrazione di alcuni articoli tratti dalla letteratura scientifica recente. |
| Eventuali indicazioni sui materiali di studio: | - Il materiale usato a lezione dal docente sarà a disposizione nella pagina del corso nel Moodle del Dipartimento di Scienze Statistiche
- I libri di testo saranno precisati all'inizio del corso, anche per tenere conto della preparazione pregressa degli studenti |
| Testi di riferimento: |
|
- Lecturing
- Laboratory
- Case study
- Working in group
- Questioning
- Problem solving
- Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)
- Learning journal