Experimentos con un solo factor Actividad: Comprobación de lectura

Nombre: Lizet Arcos Fomperosa Matrícula: 2868336

Nombre del curso:

Diseño de experimentos. Nombre del profesor:

Eduardo Visoso Noriega.

Módulo: 2. Experimentos con un solo factor Actividad: Comprobación de lectura

Fecha: 25 de octubre 2019

Bibliografía:

Universidad Tecmilenio. (2019). BlackBoard. 25 de octubre del 2019, de Tecmilenio Sitio web:

https://miscursos.tecmilenio.mx/ultra/courses/_153147_1/cl/outline

1. Un químico quiere probar el efecto de cuatro agentes químicos sobre la resistencia de un tipo particular de tela. Debido a que podría haber variabilidades de un rollo de tela a otro, el químico decide usar un diseño de bloques aleatorizados, con los rollos de tela considerados como bloques. Analizar los datos de este experimento (utilizar alfa = 0.50) y sacar las conclusiones de hipótesis.

Realizar análisis de varianza constante e independiente.

1.- Calcular la varianza de cada tratamiento

Rollo Paso 1

Agente químico 1 2 3 4 5 S2

1 73 68 74 71 67 9.3

2 73 67 75 72 70 9.3

3 75 68 78 73 68 19.3

4 73 71 75 75 69 6.8

2. Calcular la estimación combinada

Sp2= 11.175

3. Calcular el valor de b, la variable aleatoria B (con distribución de Barlette)

b = 0.1889

4. Obtener el valor critico (con la tabla de distribución de Barlette)

b4 (0.05;20) = 0.9003

5. Comprobar b con b4

Dado que b= 0.1889 < b4= 9003, Rechazamos la hipotesis nula H0 y aceptamos H1; los cuatro tratamientos no son significativamente diferentes.

Realizar análisis de residuos.

1. Calculamos la media de cada tratamiento

Sabiendo que MSE = 11.175

Rollo MEDIA

Agente químico 1 2 3 4 5

1 73 68 74 71 67 70.6

2 73 67 75 72 70 71.4

3 75 68 78 73 68 72.4

4 73 71 75 75 69 72.6

2. Calculamos los residuos (el error eij de cada elemento yij respecto a su correspondiente media):

ei1 ei2 ei3 ei4 ei5

2.4 -2.6 3.4 0.4 -3.6

1.6 -4.4 3.6 0.6 -1.4

2.6 -4.4 5.6 0.6 -4.4

0.4 -1.6 2.4 2.4 -3.6

3. Calculamos los residuos estándar con la siguiente formula:

di1 di2 di3 di4 di5

0.7179 -0.7778 1.0171 0.1197 -1.0769

0.4786 -1.3162 1.0769 0.1795 -0.4188

0.7778 -1.3162 1.6752 0.1795 -1.3162

0.1197 -0.4786 0.7179 0.7179 -1.0769

Observamos que el mayor valor atípico di3= 1.6753 es menor que 3 o 4 desviaciones estándar, por lo que no nos debe de preocupar.

Generar mapa en minitab comprobando

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