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Codice:  
Course code:
8910
Anno accademico:
Academic year:
2009-2010
Titolo del corso:
Course title:
Statistica Industriale
Industrial Statistics
Modulo:  
Module:
Unico
U - Industrial Statistics
Docente 1:
Teacher 1:
NEGRI Ilia
Ruolo Docente 1:
Teacher 1:
Modalitą 1:
Type 1:
Convenzionale
Settore scientifico-disciplinare:
Reference sector:
SECS-S/02 Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica
Anno di corso:
Year of degree course:
Primo
1st year post-graduate degree
Facoltą:
Faculty:
Ingegneria
Modalitą di frequenza:
Type:
Non obbligatoria
Semestre:
Semester:
2
Sottoperiodo:
Sub period:
Numero totale di crediti:
Total credits:
5.0
Carico di lavoro
Workload
Attività frontale:
Lectures:
30.0
Esercitazioni:
Applied activities:
18.0
Studio individuale:
Individual work:
60.0
Attività didattica a piccoli gruppi:
Group work:
0.0
Seminari:
Seminars:
0.0
Laboratori:
Laboratories:
0.0
TOTALE (voci sopra-elencate):
TOTAL:
108.0
Ore di lezione settimanali:
4.0
Prerequisiti:
Prerequisites:
Statistica 7.5 crediti
Statistics and probability
Obiettivi formativi:
Educational goals:
Saper scegliere il modello pił adatto a descrivere un fenomeno anche complesso, sapendo cogliere le pecuiiaritą del fenomeno da analizzare a da formalizzare. Avere una buona padronanza dell'ambiente R
Learn how to choose the most suitable model to describe both simple and complex phenomena, taking into consideration the unique aspects of the phenomenon to be analysed and formalised. Thorough knowledge of the R enviroment.
Contenuto del corso:
Course contents:
Parte1. Analisi di regressione lineare, semplice e multipla, approccio matriciale. Analisi della varianza. Modelli lineari per risposte qualitatitive, modelli lineari generalizzati. La sperimentazione industriale. Principi della pianificazione sperimentale. Progettazione dell'esperimento. Piani fattoriali completi a due livelli. Modello della risposta sperimentale e analisi dell'esperimento. Sperimentazione sotto il vincolo di budget. Parte2. Controllo statistico della qualitą. Controllo per variabili, carte per la media e carte per la varianza. ARL, funzione operativa caratteristica. Carte di controllo per attributi. Carte CUSUM e carte EWMA. Cenni su ARL e OC per carte CUSUM. Carte di controllo per processi multidimensionali. Carte Chi quadrato e T quadrato. Miglioramento continuo di prodotti e processi. Esercitazioni e Laboratorio: Applicazioni a data set reali di tutti gli argomenti trattati. Analisi dei dati in ambiente R.
Part1. Simple and multi-linear regression analysis, matrix approach. Variance analysis. Linear modelling for qualitative analysis, generalised linear models. Experimentation in industry. Principles of experimental planning. Designing experiments. Complete dual-level factorial plans. Experiment results form and analysis of the experiment. Experimentation within budget limits. Part2. Statistical quality control. Control by variables, mean and variance working papers. ARL, working characteristics. Control papers by attributes, CUSUM and EWMA working papers. Brief look at ARl and OC for CUSUM papers. Working papers for multi-dimensional process control. Chi-squared and T-squared papers. Continuous improvement of products and processes. Laboratory and Exercises: Application of all the topics studied to real data sets. Data analysis in R environment.
Testo di riferimento 1:
Course text 1:
Progettazione e analisi degli esperimenti D.C. Montgomery ISBN: 9788838661792 Pagine 755 For the first part of the course. (pagine/pages: 100)
Testo di riferimento 2:
Course text 2:
Controllo statistico della qualitą D.C. Montgomery ISBN: 9788838662447 Pagine 680 For the second part of the course. (pagine/pages: 180)
Testo di riferimento 3:
Course text 3:
Laboratorio di Statistica con R S.M. Iacus, G. Masarotto ISBN: 9788838663697 Pagine 396 For the Laboratory and Exercises part. (pagine/pages: 80)
Testo di riferimento 4:
Course text 4:
Probabilitą e statistica per l'ingegneria e le scienze W. Navidi ISBN: 9788838663345 Pagine 536 For the Prerequisites.
Metodi didattici:
Teaching activities:
lezione frontale, esercitazioni in laboratorio informatico
Lectures, computer laboratory
Struttura della verifica del profitto:
Assessment:
scritto + orale
written + oral
Descrizione verifica del profitto:
Esame scritto con due esercizi e prova orale a discrezione della docente. Possibilitą di effettuare l'esame scritto con due prove in itinere durante il semestre di svolgimento del corso.
Written exams. Two exercises. Oral exams depends on teacher. Possibility during the term to pass the exam with two written competitions.
Lingua di insegnamento:
Teaching language:
italiano
Italian
Altre informazioni:
Other information:
Per gli studenti erasmus il ricevimento puo' essere svolto in lingua inglese o francese. Tutti i libri di testo consigliati sono traduzioni di testi in lingua inglese.
The teacher can speak english and french during the exams and meetings. All the text books have an english edition.
 
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