Catalizar la generación del conocimiento. Fundamentos (probabilidad, parámetros y estadísticos). Comparación de dos tratamientos: Distribuciones de referencia, pruebas e intervalos de confianza. Comparación de varios tratamientos, bloques aleatorios y cuadrados latinos. Diseños factoriales a dos niveles. Diseños factoriales fraccionados. Diseños fraccionados adicionales y su análisis. Diseños factoriales y transformación de datos. Fuentes de variación múltiples. Mínimos cuadrados y la necesidad de los diseños de experimentos. Modelado, geometría y diseño de experimentos. Algunas aplicaciones de los métodos de superficie de respuesta. Introducción al diseño de productos y procesos robustos. Introducción al control de procesos, pronósticos y series temporales. Proceso de operación evolutiva. Tablas.