b)no es posible hacer modelo debido a que el tipo de vidrio es una variable categorica

Transcripción

1 a) Analysis of Variance for Light output, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Glass type Temperature Glass type*temperature Error Total S = 9.85 R-Sq =.73% R-Sq(adj) =.6% La interaccion es significativa y también los factores individuales b)no es posible hacer modelo debido a que el tipo de vidrio es una variable categorica c)

2 Percent 9 5 Plots for Light output Normal Probability Plot - Versus Fits Probability Plot of RESI Normal Mean 8.85E- StDev 5.9 N 7 A D.5 P-Value Histogram Fitted Value Versus Order 5 Percent Frequency es sí son normales Observation Order RESI 3 El experimento no fue aleatorizado por lo cual no puede checarse aleatoridad en residuales Datos aberrantes: Unusual Observations for Light output Light Obs output Fit SE Fit St Resid R R R denotes an observation with a large standardized residual.

3 a) Analysis of Variance for strength, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P % hardwood cooking time pressure % hardwood*cooking time % hardwood*pressure cooking time*pressure % hardwood*cooking time*pressure

4 Error Total S =.66 R-Sq = 9.8% R-Sq(adj) = 8.7% Factores individuales son significativos y la interacción % hardwood*pressure Percent 9 5 Plots for strength Normal Probability Plot Versus Fits Fitted Value Histogram. Versus Order Frequency b) Observation Order 3 35 Probability Plot of RESI Normal Percent Mean.838E- StDev.336 N 36 AD.9 P-Value RESI.5. es no son normales No hay datos aberrantes Aleatorización no puede checarse ya que el experimento no fue aleatorizado

5 Main Effects Plot for strength Data Means % hardwood cooking time Mean. pressure c) 5 65 Interaction Plot for strength Data Means % hardwood 98 % hardwood 8 cooking time cooking time 3 96 pressur e Condiciones optimas: %hardwood:, cooking time, pressure 65

6 a) Analysis of Variance for warping, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Temperature Cooper content Temperature*Cooper content Error Total Ambos factores afectan

7 Percent 9 5 Plots for warping Normal Probability Plot - Versus Fits Fitted Value Histogram Versus Order Frequency 6 - b) Observation Order Probability Plot of RESI Normal 95 9 Mean.6E-6 StDev.87 N 3 AD.666 P-Value Percent RESI 3 5 La prueba de normalidad la pasa muy justa, no se ven bien distribuidos losresiduales Main Effects Plot for warping Data Means 3. Temperature Cooper content Mean c) La temperatura no se comporta linealmente

8 Interaction Plot for warping Data Means 3 5 Temperature Mean Cooper content Dado que la interacción no es significativa, no afecta dónde debe estar la temperatura para elegir el contenido de cobre bajo. d) Misma respuesta que c)

9 a) The regression equation is Y (strength) = +.88 X (% hardwood) b) Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Error Total La regresión es significativa

10 a) The regression equation is y = x -.5 x b) S = R-Sq = 86.% R-Sq(adj) = 77.% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Error Total 5. Regresión significativa c) Predictor Coef SE Coef T P Constant x x Ninguna de las pendientes es estadísticamente igual a cero porque los p-valores son mayores a.5

11 The regression equation is y = x +.7 x x^ +. x^ - 9. xx Predictor Coef SE Coef T P Constant x x x^ x^ xx S = 6. R-Sq =.% R-Sq(adj) = 98.9% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression Error Total 353.7

12 Es una buena regresión porque R es grande, pero podemos notar que la regresión está dominada por x solamente, los demás regresores no son significativos. Analysis of Variance for Num orders (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects A B C Way Interactions A*B A*C B*C Way Interactions A*B*C Error Pure Error Total Significativos: C, A*B, A*C, B*C

13 Plots for Num orders Normal Probability Plot Versus Fits Percent Fitted Value 5 Histogram Versus Order 3 Frequency Observation Order Probability Plot of RESI Normal Percent Mean StDev.65 N 6 AD.5 P-Value RESI 3 es normales, pero falta resolución en el instrumento de medición vs fits ligeramente forma de embudo c) Main Effects Plot for Num orders Data Means 9 A B 8 7 Mean C

14 Cube Plot (data means) for Num orders B A 3. - C Se recomienda trabajar en A alto, B alto, C alto

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16 a) Estimated Effects and Coefficients for crack length (coded units) Term Effect Coef SE Coef T P Constant A B C D A*B A*C A*D B*C B*D C*D A*B*C A*B*D A*C*D B*C*D A*B*C*D b) Analysis of Variance for crack length (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects A B C D Way Interactions A*B A*C A*D B*C B*D C*D Way Interactions A*B*C A*B*D A*C*D B*C*D Way Interactions A*B*C*D Error Pure Error Total Significativos: A,B,C,D,AB,AC,ABC c) Y = x+.988x-.798x3+.979x+.967xx-.xx3+.569xxx3

17 d) Percent 9 5 Plots for crack length Normal Probability Plot Versus Fits Fitted Value 8 Histogram. Versus Order Frequency Observation Order Probability Plot of RESI Normal Percent Mean E-7 StDev.7 N 3 A D.786 P-Value RESI.5.5 es no pasan prueba de normalidad e) Todos los factores individualmente afectan la respuesta (son significativos) f)

18 3 Main Effects Plot for crack length Data Means A B Mean - C - D Interaction Plot for crack length Data Means A 6 A - B 8 6 B - C 8 6 C - 8 D

19 Cube Plot (data means) for crack length B A C D Recomendación para minimizar: A bajo, B alto, C alto, D bajo