Post on 16-Feb-2015
DISEDISEÑO DE EXPERIMENTOSÑO DE EXPERIMENTOS
Ing. Felipe Llaugel
Ajuste de modelos de Regresión
Ing. Felipe Llaugel
1.- En estos modelos se busca encontrar la función
matemática que relaciona una o varias variables
dependientes con otras independientes. Se aplica cuando una
o varias de las variables a formar el modelo representan
variables aleatorias continuas.
2.- La relación entre las variables del modelo es a lo que se
llama modelo de regresión.
Modelos de RegresiónCaracterísticas
Ing. Felipe Llaugel
3.- En algunos casos el experimentador conoce la forma de la
función de regresión que desea ajustar a los datos de una
muestra del proceso, pero en la mayoría de los casos no.
4.- El experimentador debe evaluar varios modelos hasta
poder encontrar aquel que mejor se ajuste a los datos. Se
aconseja comenzar con modelos sencillo y aumentar la
complejidad en la medida de lo necesario.
Modelos de RegresiónCaracterísticas
Ing. Felipe Llaugel
5.- Los métodos de regresión se emplean generalmente para
analizar datos de experimentos no planeados, por ejemplo
aquellos que surgen de fenómenos no controlados o de datos
históricos.
Modelos de RegresiónCaracterísticas
Ing. Felipe Llaugel
Modelos de RegresiónEjemplo 10.1
Observación
TemperaturaC
Velocidadlb/h
Viscosidad
1 80 8 2256
2 93 9 2340
3 100 10 2496
4 82 12 2293
5 90 11 2330
6 99 8 2368
7 81 8 2250
8 96 10 2409
9 94 12 2364
10 93 11 2379
11 97 13 2440
12 95 11 2364
13 100 8 2404
14 85 12 2317
15 86 9 2309
16 87 12 2328
Ejercicio 10.1 con MINITAB (1 de 7)Ejercicio 10.1 con MINITAB (1 de 7)
Ejercicio 10.1 con MINITAB (2 de 7)Ejercicio 10.1 con MINITAB (2 de 7)
Ejercicio 10.1 con MINITAB (3 de 7)Ejercicio 10.1 con MINITAB (3 de 7)
Ejercicio 10.1 con MINITAB (4 de 7)Ejercicio 10.1 con MINITAB (4 de 7)
Ejercicio 10.1 con MINITAB (5 de 7)Ejercicio 10.1 con MINITAB (5 de 7)
Ejercicio 10.1 con MINITAB (6 de 7)Ejercicio 10.1 con MINITAB (6 de 7)
Ejercicio 10.1 con MINITAB (7 de 7)Ejercicio 10.1 con MINITAB (7 de 7)
Modelo de regresión
Menor de 0.05