Subject » BMEVEVMA606
Design of Experiments
Kísérletek tervezése és értékelése
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Kísérletek tervezése és értékelése
Design of Experiments
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVEVMA606 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Credits | 3 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Lakné Dr. Komka Kinga
position: adjunktus
contact:
komka.kinga@vbk.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar
|
||||||||||||
| Faculty | Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar | ||||||||||||
| Subject website | http://moodle.ch.bme.hu/ | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | BMETE90AX18 (Matematika A3c vegyész- és biomérnököknek) | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Programme
Topics:
Random variable, density and distribution function, expected value, variance.
Continuous distributions: normal distribution, standard normal distribution, khi2, t and F distribution. Central limit theorem.
Population and sample. Parameter estimation. Confidence interval.
Hypothesis testing. Error of first and second kind. Parametric tests: z-test, t-test, khi2-test, F-test, two sample t-test, paired t-test
Mutual distribution of several random variables, correlation.
Principles of linear regression. Checking the assumptions, estimation of the parameter (slope and intercept), confidence and prediction band.
Design of experiments. 2p full factorial design, orthogonality, estimation of the effects and the parameters, significance tests, center point. 2p-r fractional factorials.
To teach the basics and methods of mathematical statistical treatment of measurement data.
To teach the design and analysis of the most basic full factorial experimental designs.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
Rendelkezik a normális eloszlású mérési adatok egyszerűbb statisztikai kiértékeléséhez szükséges tudással. Ismeri a paraméterbecslés és a hipotézisvizsgálat (statisztikai próba) alapelvét és megoldási lépéseit. Ismeri a lineáris regresszió alapelvét és alkalmazásának korlátait. Ismeri a kísérletek helyes és költséghatékony tervezésének módszerét.
Skills
Képes mérési eredmények egyszerűbb statisztikai kiértékelésére: két minta összehasonlítására; két változó közti kapcsolat leírására. Meg tud tervezni és ki tud értékelni egy adott biológiai vagy biotechnológiai probléma feltárását célzó kísérletsorozatot.
Attitudes
A statisztikai elemzés során törekszik a megfelelő kérdés feltételére, majd annak pontos és precíz megválaszolására. Figyelmet fordít arra, hogy statisztikai számításait más szakember számára is átláthatóan és követhetően dokumentálja. A kémiai vagy vegyipari problémák statisztikai eszközök alkalmazásával történő megoldása során együttműködésre törekszik a kutatókkal ill. a fejlesztő- vagy folyamatmérnökökkel.
Autonomy and responsibility
Képes a kémiai és vegyipari problémák csoportos megoldása során a statisztikai szempontok érvényesítésére.
Oktatási módszertan
lectures and calculation in the classroom
Tanulástámogató anyagok
Online források
Box, G.E.P.; Hunter, W.G.; Hunter, J.S.: Statistics for Experimenters., J. Wiley and Sons, 1978.; Montgomery, D. C.: Design and Analysis of Experiments. 3rd edition, J. Wiley and Sons, 1991.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Mathematical backgrounds: probability theory and statistics
General rules
Requirements:
In the semester:
- 2 midterm tests, each min. 50% achievement
- 8 short online (Moodle) tests, all tests are mandatory completed, min. 20% achievement on each test
Re-takes:
According to the Code of Studies.
Consultations:
as needed
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Sándor Dr. Kemény Department of Chemical and Environmental Process Engineering
Kinga Dr. Lakné Komka Department of Chemical and Environmental Process Engineering
Recommended courses
contact hours
42
study before tests
48
preparing homeworks
0
study of additional printouts
0
study for exam
0
sum
90
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
| Faculty | Program | Curriculum | Curriculum type | Primary |
|---|---|---|---|---|
| Default Faculty | vegyészmérnöki | Vegyészmérnöki alapképzési szak tanterve | kötelező | nem |
| Default Faculty | vegyészmérnöki | Vegyészmérnöki alapképzési szak tanterve | kötelező | nem |
| Default Faculty | vegyészmérnöki | Vegyészmérnöki alapképzési szak tanterve | kötelező | nem |
| Default Faculty | vegyészmérnöki | Vegyészmérnöki alapképzési szak tanterve | kötelező | nem |
| Default Faculty | biomérnöki | Biomérnöki alapképzési szak tanterve | kötelező | nem |
| Default Faculty | biomérnöki | Biomérnöki alapképzési szak tanterve | kötelező | nem |
| Default Faculty | Default Program | Default Curriculum | — | nem |