Egresado de la Escuela de Ingeniería Metalúrgica de la Universidad Nacional de Trujillo (UNT). Maestro en Pedagogía Universitaria y Doctor en Medio Ambiente, egresado de la misma universidad. Postgrado en Planificación del Desarrollo Regional y Especialista en Autoevaluación Universitaria acreditado por la Asamblea Nacional de Rectores (ANR).
Desde el año 1986 se desempeña como profesor de la Facultad de Ingeniería y desde 1996 ejerce la cátedra en Metodología de la Investigación Científica, Diseño y Análisis de Experimentos, Proyectos e Informes de Investigación; y desde el 2004 a la actualidad ejerce la misma actividad en la Escuela de Postgrado de la UNT.
Profesor invitado a nivel de postgrado, ha dictado cátedra en cursos de Metodología de la Investigación, Proyectos e lnformes de investigación en las Universidades: José Faustino Sánchez Carrión de Cerro de Pasco, San Martin de Tarapoto, Nacional de Tumbes y la Universidad Agraria del Ecuador.
Actualmente Director de la sección de Postgrado de Ingeniería y miembro del Comité de Dirección de la Escuela de Postgrado de la UNT.
 

CAPÍTULO I. CONCEPTOS BASICOS
1.1. Introducción
1.2. Investigación científica
1.3. Ciencias aplicadas
4. Ciencia y estadística
1.5. Investigación y estadística
1.6. Ingeniería y estadística
1.7. Diseño de experimentos en la investigación
1.7.1. Diseño
17.2. Experimento
1.7.3. Observación
1.7.4. Unidad experimental o unidad de observación
1.7.5. Diseño de experimentos
1.7.6. Principios básicos e diseño de experimentos
1.7.7. Pauta del diseño de experimentos
1.8. Aplicaciones del diseño experimentar
1.8.1. Caracterización de un proceso
1.8.2. Optimización de un proceso
1.8.3. Diseño de un producto
1.9. Selección de diseños experimentales
1.10. Contexto de un experimento
1.10.1. Experimento de laboratorio
1.10.2. Experimento de campo
1.11. Calidad del diseño experimental
1.11.1. La validez
1.11.2. La confiabilidad
1.12. Universo, población y muestra
1.12.1. Universo
1.12.2. Población(N)
1.12.3. Muestra(n)
1.13. Errores experimentales
1.13.1. Errores aleatorios
1.13.2. Error experimental
1.13.3. Error Sistemático
1.14. Significación estadística versus significación empírica
1.15. Función objetivo en la investigación
1.15.1. Criterio de conocimiento
1.15.2. Selección del criterio de conocimiento
1.15.3. Definición de la función objetivo
1.16. Inferencia a partir de diseños experimentales
1.16.1. Niveles de significación (a)
1.16.2. Nivel de confianza
1.16.3. Tamaño de muestra y error
1.16.4. Prueba de hipótesis
1.17. Aplicaciones a las ciencias sociales y naturales
1.18. Uso del valor P en la prueba de hipótesis
CAPÍTULO II. ESTADISTICA DESCRIPTIVA
2.1. Introducción
2.2. Variables
2.2.1. Variables cualitativas
2.2.2. Variables cuantitativas
2.3. Medición y escala de medición
2.3.1. Medición
2.3.2. Escala de medición
2.4. Muestreo
2.4.1. Tamaño de muestra de una población infinita o desconocida
2.4.2. Tamaño de muestra de una población finita o conocida
2.4.3. Muestreo aleatorio estratificado
2.5. Métodos de estadística descriptiva
2.5.1. Tablas
2.5.2. Gráficos y figuras
2.5.3. Estadísticas
2.6. Guía para el uso de software en estadística descriptiva
CAPÍTULO III. DISEÑO DE EXPERIMENTOS COMPARATIVOS
3.1. Introducción
3.2. Comparaciones puntuales
3.2.1. Modelo simple
3.2.2. Tamaño de muestra de comparación simple
3.3. Comparación simple
3.3.1. Modelo de comparación doble
3.3.2. Tamaño de muestra de comparación simple
3.4. Inferencia acerca de las medias de comparación pareadas (por pares)
3.5. Hipótesis relativa a dos varianzas
3.6. Guía para el uso de software en diseños de comparación
CAPÍTULO IV. DISEÑOS EXPERIMENTALES CON UN SOLO FACTOR
4.1. Introducción
4.2. Modelo del diseño de un solo factor
4.2.1. Análisis de efectos fijos
4.2.2. Tratamiento para muestras de tamaños distintos
4.3. Tamaño de muestra
4.3.1. Por curvas características de operación (CCO)
4.4. Determinación de los parámetros de intervalo del modelo
4.5. Comparación de medias
4.5.1. El Método de mínima diferencia significativa (MDS) de Fisher
4.5.2. La Prueba de intervalos múltiples de Duncan
4.5.3. Comparación de tratamientos con un control de Dunnett
4.6. Comprobación de la idoneidad del modelo de un solo factor
4.6.1. Suposición de normalidad
4.6.2. Suposición de independencia
4.7. Guía para el uso de software en diseños de un solo factor
CAPÍTULO V. DISEÑOS EXPERIMENTALES EN BLOQUES ALEATORIZADOS
5.1. Introducción
5.2. Diseños aleatorizados por bloques completos
5.2.1. Tamaño de muestra
5.2.2. Modelo del diseño de bloques aleatorizados completos
5.2.3. Comparaciones múltiples
5.3. Diseño de cuadrado latino
5.4. Diseños cuadrado Greco Latino
5.5. Guía para el uso de software en diseños en bloques aleatorizados
CAPÍTULO VI. DISEÑOS EXPERIMENTALES FACTORIALES
6.1. Introducción
6.2. Diseño Factorial de dos Factores
6.2.1. Modelo del diseño experimental de dos factores
6.2.2. Tamaño de muestra
6.2.3. Comparaciones múltiples
6.2.4. Comprobación de la idoneidad del modelo
6.3. Diseño factorial de tres factores
6.4. Guía para el uso de software en diseños factoriales
CAPÍTULO VII. DISEÑOS EXPERIMENTALES FACTORIALES 2^K
7.1. Introducción
7.1.1. Contraste de tratamientos
7.1.2. Propiedades de los signos indicadores de nivel de los diseño 2^k
7.2. Diseño Factorial 2²
7.2.1. Efectos
7.2.2. Análisis de varianza
7.2.3. Procesos de análisis factorial 2²
7.3. Diseño 2³
7.3.1. Efectos
7.3.2. Análisis de varianza
7.4. Adición de puntos centrales en el diseño 2^k
7.5. Una sola réplica del diseño 2^k
7.6. Guía para el uso de software en diseños factoriales 2^k
CAPÍTULO VIII. DISEÑOS EXPERIMENTALES FACTORIALES 3^K
8.1. Introducción
8.2. Diseño Factorial 3²
8.3. Guía para el uso de software en diseños factoriales 3^k
CAPÍTULO IX. DISEÑOS EXPERIMENTALES FACTORIALES FRACCIONADOS 2^K-P
9.1. Introducción
9.2. Generación de alias
9.3 Diseño 2^k-1
9.3.1. Expresión de alias en el diseño fraccional
9.3.2. Concepto de resolución
9.3.3. Construcción de diseños fraccionales
9.4. Diseño factorial fraccionado 2^k-2
9.5. Otros diseños factoriales fraccionados 2^k-p
9.6. Guía para el uso de software en diseños factoriales 2^k-p
CAPÍTULO X. ANALISIS DE MODELOS DE REGRESION
10.1. Introducción
10.2. Modelo de regresión lineal simple
10.3. Regresión múltiple
10.4. Guía para el uso de software en diseños de regresión
CAPÍTULO XI. DISEÑOS CON METODOLOGIA DE SUPERFICIE DE RESPUESTA
11.1. Introducción
11.2. Conceptos básicos sobre MSR
11.2.1. Función objetivo en la optimización
11.2.2. Región experimental y región de operabilidad
11.2.3. Proceso de optimización
11.2.4. Modelos
11.3. Métodos de optimización
11.3.1. Escalonamiento ascendente (descendente)
11.3.2. Análisis canónico
11.4. Diseños de superficie de respuesta
11.4.1. Propiedades de los diseños de superficie de respuesta
11.4.2. Tipos de diseños de superficie de respuesta
11.5. Ejemplo de aplicación
11.6. Guía para el uso de software en diseños de MSR
CAPÍTULO XII. SISTEMA INTERNACIONAL DE UNIDADES (SI)
12.1. Introducción
12.2. Sistema Internacional de unidades
12.2.1. Unidades básicas del SI
12.2.2. Unidades derivadas del SI
12.3. Múltiplos y submúltiplos decimales de unidades SI (prefijos)
12.4. Otras unidades usadas con el SI
12.4.1. Unidades No-SI usadas con el SI
12.4.2. Unidades fuera del SI
12.5. Escritura de los nombres y símbolos del SI
12.5.1. Símbolos de las unidades SI
12.5.2. Algebra de los símbolos de unidad SI
12.5.3. Reglas para utilización de prefijos SI
12.5.4. Misceláneas sobre las unidades de medida
12.6. Uso de la coma en cifras decimales
12.7. Ventajas del Sistema Internacional de Unidades
BIBLIOGRAFÍA
ANEXOS