Estadistica
Luis GinesExamen29 de Septiembre de 2015
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Analysis of Variance for RESPUESTA 1, using Adjusted SS for Tests
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
TAMANO DE HELICOPTERO 1 0.10125 0.10125 0.10125 81.00 0.070
TAMANO DE ALA 1 0.55125 0.55125 0.55125 441.00 0.030
DOBLEZ DE ALAS 1 0.28125 0.28125 0.28125 225.00 0.042
TAMANO DE CUERPO 1 0.10125 0.10125 0.10125 81.00 0.070
CLIPS 1 0.00125 0.00125 0.00125 1.00 0.500
OPERADOR 1 0.06125 0.06125 0.06125 49.00 0.090
Error 1 0.00125 0.00125 0.00125
Total 7 1.09875
S = 0.0353553 R-Sq = 99.89% R-Sq(adj) = 99.20%
Analysis of Variance for RESPUESTA 2, using Adjusted SS for Tests
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
TAMANO DE HELICOPTERO 1 0.40500 0.40500 0.40500 20.25 0.139
TAMANO DE ALA 1 0.40500 0.40500 0.40500 20.25 0.139
DOBLEZ DE ALAS 1 0.12500 0.12500 0.12500 6.25 0.242
TAMANO DE CUERPO 1 0.00000 0.00000 0.00000 0.00 1.000
CLIPS 1 0.02000 0.02000 0.02000 1.00 0.500
OPERADOR 1 0.08000 0.08000 0.08000 4.00 0.295
Error 1 0.02000 0.02000 0.02000
Total 7 1.05500
S = 0.141421 R-Sq = 98.10% R-Sq(adj) = 86.73%
Analysis of Variance for RESPUESTA 3, using Adjusted SS for Tests
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
TAMANO DE HELICOPTERO 1 0.40500 0.40500 0.40500 9.00 0.205
TAMANO DE ALA 1 0.12500 0.12500 0.12500 2.78 0.344
DOBLEZ DE ALAS 1 0.60500 0.60500 0.60500 13.44 0.170
TAMANO DE CUERPO 1 0.00500 0.00500 0.00500 0.11 0.795
CLIPS 1 0.12500 0.12500 0.12500 2.78 0.344
OPERADOR 1 0.04500 0.04500 0.04500 1.00 0.500
Error 1 0.04500 0.04500 0.04500
Total 7 1.35500
S = 0.212132 R-Sq = 96.68% R-Sq(adj) = 76.75%
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CONCLUSION:
Se realizó un diseño de experimentos con el método Taguchi, con helicópteros de papel, para determinar qué modelo de helicóptero es más eficiente teniendo como variable de respuesta el tiempo que dura en el aire, en este caso se busca que el helicóptero tenga una mayor duración suspendido en el aire.
Basados en un análisis visual y la tabla ANOVA podemos observar que los factores con más efecto significativo son “Tamaño de las alas y el dobles de las alas”, aunque también se observó, que los demás factores influyen en la variable de respuesta.
Podemos concluir que para tener una mayor eficiencia en la variable de respuesta recomendamos usar el modelo:
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