OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso analizza gli aspetti metodologici della gestione attraverso l'utilizzo di tecniche dell'Analisi della Varianza, della Progettazione degli Esperimenti con particolare riferimento all'applicazioni con simulatori di tipo discreto e stocastico.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali alternate a esercitazioni in laboratorio su casi reali

PROGRAMMA/CONTENUTO

- Progetti DOE e RSM per la costruzione di metamodelli di regressione ottimali: progetto fattoriale, progetto composto centrale, progetto a facce centrate

- Teoria della regressione: Elementi di base, Test doppio di Fisher, Ortogonalità, Varianza ottimale, Ruotabilità, Banda di errore, intervallo di confidenza, intervallo di previsione

- Modelli di simulazione discreta e stocastica: Principi di modellizzazione, Principali tool di modellizzazione, Validazione analogica e statistica tramite analisi dell'evoluzione dell'MSPE

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Douglas C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments, 8th Edition, Wiley

Raymond H. Myers, Douglas C. Montgomery, Christine M. Anderson-Cook, Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, 4th Edition, Wiley

Dispense del corso

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

LUCIA CASSETTARI (Presidente)

FABIO SALVATORE CURRO'

STEFANO SACCARO

MARCO MOSCA (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/8734/p/studenti-orario

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Registrazione, Orale

Calendario appelli