Fundamentals of experimental design and Sequential simplex Optimization short course

• Processo: 15/18444-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional
• Data de Início da vigência: 26 de janeiro de 2016
• Data de Término da vigência: 30 de janeiro de 2016
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Ciência de Alimentos
• Pesquisador responsável: Inar Castro Erger
• Beneficiário: Inar Castro Erger
• Pesquisador visitante: Stanley Norris Deming
• Instituição do Pesquisador Visitante: Statistical Designs, Estados Unidos
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Farmacêuticas (FCF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Planejamento alimentar Intercâmbio de pesquisadores Colaboração científica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: fatoriais | otimização | planejamento | Simplex | superficie de resposta | Planejamentos Fatoriais

Resumo

O curso intitulado "Fundamentals of Experimental Design and Sequential Simplex Optimization" será ministrado pelo Prof. Stanley Deming, aposentado pela Universidade de Houston (Texas/USA) com 40h de duração, no período de 26/01 a 30/01 de 2016, na Faculdade de Ciências Farmacêuticas da USP. O Prof. Stanley é presidente da Statistical Design, empresa que vem ministrando cursos para várias instituições privadas nas diferentes áreas de mercado nos últimos 30 anos. O curso irá incluir tópicos relativos, modelos estatísticos lineares e não-lineares aplicados aos delineamentos experimentais, definições conceituais essenciais para avaliação de qualidade e tomada de decisões, transcorrer sobre as opções de fracionamento de modelos completos que melhor se adaptem a cada situação, discutir critérios para a escolha de cada tipo de planejamento, apresentar as ferramentas de otimização e sua interface com o controle de processos, descrever o modelo sequencial destacando sua diferença para a programação linear simplex, e finalmente discutir funções de desejabilidade. Todos os tópicos serão abordados de uma forma reflexiva, focada muito mais na compreensão dos conceitos que em cálculos. Por essa razão o curso não pressupõe conhecimento estatístico prévio e não utiliza softwares. O principal objetivo será de apresentar as técnicas e interpretar resultados, fazendo o aluno pensar e discutir. Desta forma, espera-se desenvolver no aluno autonomia para aplicação dos conceitos e técnicas, assim como capacidade crítica na avaliação de projetos. Os dois módulos que serão abordados no presente curso já foram ministrados para mais de 100 empresas e instituições, tais como: American Chemical Society, Novartis, Boehringer Ingelheim, Dupont-Dow, Bristol-Myers Squibb, Aventis, Swiftwater, Johnson & Johnson Pharmaceutical Research & Development, Procter & Gamble, Eastman Kodak Company, Rhone Poulenc Rohrer Pharmaceutical, Schering-Plough Drug Company, Dow Chemical Company, Glaxo Pharmaceuticals, Solar Energy Research Institute, AT&T Bell Laboratories, Eli Lilly and Company, Texaco, California State University, Sandoz Ltd, SmithKline Chemicals, Monsanto, Union Oil Company, Ford Motor Company, Standard Oil Company e Goodyear, entre outras. (AU)