Optimum Pooling Level and Factors Identiï cation in Product Prototyping
Sprache: Englisch
Verlag: Forgotten Books, 2018
- Softcover
- Neu



Anbieter: Forgotten Books, London, Vereinigtes KönigreichForgotten Books
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 2. Juni 2021
Zustand: Neu
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Print on Demand. This book offers a method to support experimenters in analyzing effects, introducing a technique to set a priori the number of causes to "pool" in the residuals. This approach controls experimental sensitivity and the risks involved in design decisions, making the analysis more reliable and reducing arbitrary handling of data. Increasing the objectivity of the methodology, it eliminates some of the criticisms against the pooling technique. The author illustrates how to perform the "pooling" of residuals in Anova analysis, identifying the optimum level of degree of freedom to pool in the error estimation. Thus, the pooling technique becomes less discretionary and the argued point of arbitrary handling of data is attenuated. The proposed procedure uses the maximization of experiment sensitivity and the control of risks connected to typical design decision making as guiding criterion. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781332881130_0
- Titel
- Optimum Pooling Level and Factors Identiï cation in Product Prototyping
- Autor
- Massimo de Falco
- Verlag
- Forgotten Books
- Erscheinungsjahr
- 2018
- Zustand
- New
- Buchtyp
- print-on-demand item
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1332881130
- ISBN-13
- 9781332881130
- Verkäuferkataloge
- Statistics
The approach focuses on an explicit way to pool parts of the experimental error to maximize sensitivity. It also shows how to balance risks of wrong decisions with practical constraints, so you can plan effective tests without overburdening development.
- How pooling error degrees of freedom can improve the ability to detect real effects
- Ways to control type I and type II errors when choosing between design options
- How to determine sample sizes and organize experiments under resource limits
- Steps to apply the method to real product testing scenarios
Ideal for readers who design and evaluate prototypes, especially in environments with tight budgets and timelines.
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Forgotten Books
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