ESTADÍSTICA INFERENCIAL II. ANOVA
Enviado por pablogarduza1293 • 21 de Agosto de 2017 • Apuntes • 2.292 Palabras (10 Páginas) • 730 Visitas
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CAMPECHE.[pic 1][pic 2][pic 3]
INGENIERÍA INDUSTRIAL.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL II.
Bocos Patrón Ramón Agustín.
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UNIDAD 3:
Diseño de bloques.
ALUMNO:
Garduza Garcia Isaias.
GRUPO: VI4. 4 SEMESTRE.
En una empresa lechera se tienen varios silos para almacenar le che (cisternas de 60 000 L). Un aspecto crítico para que se conserve la leche es la temperatura de almacenamiento. Se sospecha que en algunos silos hay problemas, por ello, durante cinco días se decide registrar la temperatura a cierta hora crítica. Obviamente la temperatura de un día a otro es una fuente de variabilidad que podría impactar la variabilidad total.
Día | |||||
silo | lunes | Martes | Miércoles | Jueves | Viernes |
A | 4.0 | 4.0 | 5.0 | 0.5 | 3.0 |
B | 5.0 | 6.0 | 2.0 | 4.0 | 4.0 |
C | 4.5 | 4.0 | 3.5 | 2.0 | 3.0 |
D | 2.5 | 4.0 | 6.5 | 4.5 | 4.0 |
E | 4.0 | 4.0 | 3.5 | 2.0 | 4.0 |
ANOVA Multifactorial - temperatura
Variable dependiente: temperatura
Factores:
Silo
Día
Número de casos completos: 25
Se ejecuta un análisis de varianza de varios factores para temperatura. Ser realiza varias pruebas y gráficas para determinar qué factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre temperatura. Al igual se evalúa la significancia de las interacciones entre los factores, si es que hay suficientes datos. Las pruebas-F en la tabla ANOVA permiten identificar los factores significativos. Para cada factor significativo, las Pruebas de Rangos Múltiples le dirán cuales medias son significativamente diferentes de otras. La Gráfico de Medias y la Gráfica de Interacciones le ayudarán a interpretar los efectos significativos. Los Gráficos de Residuos le ayudarán a juzgar si los datos han violado los supuestos subyacentes al análisis de varianza.
[pic 4]
Análisis de Varianza para temperatura - Suma de Cuadrados Tipo III
Fuente | Suma de Cuadrados | Gl | Cuadrado Medio | Razón-F | Valor-P |
EFECTOS PRINCIPALES | |||||
A:silo | 4.46 | 4 | 1.115 | 0.69 | 0.6092 |
B:dia | 9.76 | 4 | 2.44 | 1.51 | 0.2460 |
RESIDUOS | 25.84 | 16 | 1.615 | ||
TOTAL (CORREGIDO) | 40.06 | 24 |
Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual
En la tabla podemos observar que el valor de P de ambos factores tiene un valor mayor a 0.05, y se deduce que ambos no tienen un efecto estadísticamente significativo sobre la temperatura con un 95% de nivel de confianza.
[pic 5]
Tabla de Medias por Mínimos Cuadrados para temperatura con intervalos de confianza del 95.0%
Error | Límite | Límite | |||
Nivel | Casos | Media | Est. | Inferior | Superior |
MEDIA GLOBAL | 25 | 3.74 | |||
Silo | |||||
A | 5 | 3.3 | 0.568331 | 2.09519 | 4.50481 |
B | 5 | 4.2 | 0.568331 | 2.99519 | 5.40481 |
C | 5 | 3.4 | 0.568331 | 2.19519 | 4.60481 |
D | 5 | 4.3 | 0.568331 | 3.09519 | 5.50481 |
E | 5 | 3.5 | 0.568331 | 2.29519 | 4.70481 |
Día | |||||
Jueves | 5 | 2.6 | 0.568331 | 1.39519 | 3.80481 |
Lunes | 5 | 4.0 | 0.568331 | 2.79519 | 5.20481 |
Martes | 5 | 4.4 | 0.568331 | 3.19519 | 5.60481 |
miércoles | 5 | 4.1 | 0.568331 | 2.89519 | 5.30481 |
Viernes | 5 | 3.6 | 0.568331 | 2.39519 | 4.80481 |
Esta tabla muestra la media de temperatura para cada uno de los niveles de los factores. También muestra los errores estándar de cada media, los cuales son una medida de la variabilidad en su muestreo. Las dos columnas de la extrema derecha muestran intervalos de confianza del 95.0% para cada una de las medias.
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