Taller recuperacionJesus velascoCod: 200028979

a.

Como podemos ver los factores significativos de este modelo son el factor A, la energa y la interaccin de estos dos.b.Anlisis de Varianza para Velocidad de CorrosionFuenteSuma de CuadradosGlCuadrado MedioRazn-FValor-P

A:anode-catode gap41310,6141310,620,280,0064

B:Presion10,5625110,56250,010,9454

C:Flujo217,5631217,5630,110,7571

D:Energia374850,1374850,183,990,0000

AB248,0631248,0630,120,7414

AC2475,0612475,061,210,3206

AD94402,6194402,646,340,0010

BC7700,0617700,063,780,1095

BD1,562511,56250,000,9790

CD18,0625118,06250,010,9286

Error total10186,852037,36

Total (corr.)531421,15

Con mi tabla anova confirmamos que los factores significativos son los anteriormente dichos.

C.Coef. de regresin para Velocidad de CorrosionCoeficienteEstimado

constante776,063

A:anode-catode gap-50,8125

D:Energia153,063

AD-76,8125

El StatAdvisorEsta ventana despliega la ecuacin de regresin que se ha ajustado a los datos. La ecuacin del modelo ajustado es

Velocidad de Corrosion = 776,063 - 50,8125*anode-catode gap + 153,063*Energia - 76,8125*anode-catode gap*Energia

En este tem se muestra el modelo de regresin de los factores significativos teniendo encuenta que ya fueron excluidos los factores e iteraciones no significativas el cual nos dice que haber sospechas de que nuestro modelo puede ser cuervo.

D.HOMOCEDASTICIDAD

Como podemos ver sigue el supuesto de homocedasticidad.

Independencia

Aqu notamos que las muestran son independientes.

NORMALIDAD

Adems podemos notar que sigue el supuesto de normalidad

F.

De estos dos graficos podemos notar que cuando la energa aumenta la velocidad de corrosin aumenta, caso contrario sucede con el anode-catode gap.g.

Aqu podemos confirmar que no existe ningn problema con ninguno de los factores.