2019 - Curso sobre DISEÑO EXPERIMENTAL EN CIENCIAS AGRARIAS

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Curso de Doctorado: DISEÑO EXPERIMENTAL EN CIENCIAS AGRARIAS
Profesor: Dr. César López (Universidad de Lomas de Zamora, Buenos Aires, Argentina). https://www.researchgate.net/profile/Cesar_Lopez11
Lugar: ETS de Ingenierías Agrarias, Campus de Palencia (Universidad de Valladolid) https://goo.gl/maps/Y1gc9NdLJCkvu85D8
Plazas: 25

Programas de doctorado implicados:

  • Doctorado en Matemáticas
  • Doctorado en Ciencia e Ingeniería Agroalimentaria y de Biosistemas
  • Doctorado en Conservación y Uso Sostenible de Sistemas Forestales

 

Programa

CONTENIDOS
Principios del diseño experimenta
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Propósito y necesidad de los diseños experimentales. Concepto de unidad experimental, tratamiento, unidad observacional, error experimental. Principios básicos del diseño de experimentos: aleatorización, repetición y control local. Distintos tipos de diseños. Modelo de efectos fijos (Modelo I) y de efectos aleatorios (Modelo II).
Diseño completamente aleatorizado (DCA)
El modelo aditivo lineal. Estimación de los parámetros del modelo. Hipótesis. Supuestos del análisis de varianza: normalidad e independencia de las observaciones y homogeneidad de varianzas, transformaciones. Modelos I y II. Partición de la suma de cuadrados. Análisis de varianza. Esperanza de los cuadrados medios.
Comparaciones múltiples y contrastes ortogonales
Comparaciones "a posteriori": Tukey, LSD (Diferencia Mínima Significativa), Duncan, Bonferroni. Contrastes ortogonales.
Diseños en bloques completos al azar (DBCA)
Plan experimental. Ventajas y desventajas de los DBCA. Modelo aditivo lineal. Hipótesis, supuestos. Modelos I y II. Análisis de varianza. Esperanza de los cuadrados medios. Prueba de no aditividad entre bloques y tratamientos. Aplicación de los tests de comparaciones múltiples a DBCA. Estimación de los componentes de varianza.

Arreglos factoriales de los tratamientos
Arreglos factoriales en DCA. y DBCA. Experimentos factoriales 2 x 2 y con mayor número de niveles. Modelo, supuestos, hipótesis. Efectos principales e interacción. Análisis de varianza. Esperanza de los cuadrados medios. Interpretación de Modelos I, II y mixtos. Aplicación de las pruebas de comparaciones múltiples. Estimación de los componentes de varianza. Experimentos factoriales con más de dos factores.
Diseño en cuadrados latinos (DCL)
Plan experimental. Ventajas y desventajas de los DCL. Modelo aditivo lineal. Hipótesis, supuestos. Modelos I y II. Análisis de varianza. Esperanza de los cuadrados medios. Aplicación de los tests de comparaciones múltiples a DCL.
Diseños en parcelas divididas
Plan experimental. Diseños en parcelas divididas en DCA. y en DBCA. Ventajas y desventajas de los diseños en parcelas divididas. Modelo aditivo lineal. Hipótesis, supuestos. Modelos I y II. Análisis de varianza. Esperanza de los cuadrados medios. Diseños en parcelas subdivididas.
Arreglos anidados o jerárquicos de los tratamientos
Arreglos anidados en DCA. y DBCA con dos factores. Modelo, supuestos, hipótesis. Análisis de varianza. Interpretación de Modelos I, II y mixtos. Esperanza de los cuadrados medios. Experimentos anidados con factores.

Documentación Básica

 

Documentación adjunta

 

Tipo de formación

 

DÓNDE ESTAMOS

ETS Ingenierías Agrarias Universidad de Valladolid - Avd. Madrid s/n
34004 - PALENCIA - Localización
www5.uva.es/etsiiaa/


INIA-CIFOR - Ctra. A Coruña km 7,5
28040 - MADRID - Localización
www.inia.es

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