Práctica de modelos estadisticos para la investigación
Enviado por kedi28 • 12 de Julio de 2015 • Prácticas o problemas • 1.732 Palabras (7 Páginas) • 2.082 Visitas
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUMBES
FACULTAD DE CIENCIAS AGRARIAS
ESCUELA DE AGROINDUSTRIAS
“PRÁCTICA DE MODELOS ESTADISTICOS PARA LA INVESTIGACIÓN”
TRABAJO
PRESENTADO POR:
NOEL MARTINEZ KEVIN
TUMBES – PERÚ
2015
2da PRÁCTICA DE MODELOS ESTADISTICOS PARA LA INVESTIGACIÓN
1.- Un fabricante de papel ha utilizado para fabricar bolsas de caramelo, está interesado en mejorar la resistencia a la tensión del producto.
El grupo de ingeniería del producto piensa que la resistencia a la tensión es una función de la concentración de madera dura en la pulpa, y que el rango de interés práctico de las concentraciones de madera dura esta entre 5% y 20%. El equipo de ingenieros responsables del estudio decide investigar cuatro niveles de concentraciones de madera dura: 5, 10, 15 y 20%. Para ello, deciden fabricar seis espécimen de prueba para cada nivel de concentración, utilizando una planta piloto. Los 24 especímenes se someten a prueba en un probador de tensión de laboratorio, en orden aleatorio. Los datos obtenidos aparecen en la tabla siguiente:
Concentración de madera dura % OBSERVACIONES
1 2 3 4 5 6
5 7 8 15 11 9 10
10 12 17 13 18 19 15
15 14 18 19 17 16 18
20 19 25 22 23 18 20
A.- Presente el modelo aditivo lineal e interprete cada uno de sus componentes en términos del enunciado.
B.- Use el ANVA Para determinar si existe un efecto de la concentración de madera dura en la resistencia de papel. Encontrar el C.V%
C.- Para el 20% de madera dura, el intervalo de confianza para la media es:
D.- Para la diferencia de medias de tratamientos entre el 20% de madera dura y el 5%
E.- Utilice la prueba de TUKEY para hacer la prueba de comparaciones.
SOLUCION
A.-
Yij = µ + τi + Ɛij i = 1,2,…,t j = 1,2,…,ri
Donde:
Yij = Es el valor o rendimiento observado en la i-esima concentración con la j-esima observación.
µ = Es el efecto del promedio de la resistencia a la tensión.
τi = Es el efecto de la i-esima concentración.
Ɛij = Es el efecto del error experimental en la i-esima concentración con l
j-esima observación.
t = 4 es el número de tratamientos.
ri = 6 es el número de repeticiones para la i-esima concentración.
HO = Todas las observaciones tienen el mismo efecto en la concentración de madera dura.
Hi = Al menos una observación es diferente en la concentración de madera dura.
α = 0.05
ANÁLISIS DE VARIANZA
Fuente de
variación Suma de
cuadrados Grados de
libertad Cuadros
medios F Probabilidad Valor crítico para F
TRATAMIENTOS 382.7917 3 127.5972 19.6052 3.5926 3.0984
ERROR EXPERIMENTAL 130.1667 20 6.5083
Total 512.9583 23
B.-
RESUMEN
Grupos Cuenta Suma Promedio Varianza
A 6 60 10 8
B 6 94 15.6667 7.8667
C 6 102 17 3.2
D 6 127 21.1667 6.9667
C.V% = √CME/Ȳ_(..) = √(6.5083)/(15.96) = 0.16 = 16%
C.- Intervalo de confianza del 20%
Ȳ_i-(t_(∝/2),n-t )√(CME/r_i )≤ μ_i≤ Ȳ_i+(t_(∝/2),n-t)√(CME/r_i )
21.1667-(2.086) √(6.5083/6)≤ μ_i≤ 21.1667+(2.086)√(6.5083/6)
18.9941 ≤ μ_i≤ 23.3393
D.-Diferencia de las medias del 20% y 5%
〖(Ȳ〗_i-Ȳ_j) -(t_(∝/2),n-t )√(2CME/r_i )≤ 〖(μ〗_(i-) μ_j)≤(Ȳ_i-Ȳ_j)+(t_(∝/2),n-t)√(2CME/r_i )
(21.1667-10) -(2.086)√(2(6.5083)/6)≤ 〖(μ〗_(i-) μ_j)≤(21.1667-10)+(2.086)√((2(6.5083))/6)
8.0942≤ 〖(μ〗_(i-) μ_j)≤ 14.2392
2.- En un experimento de riego en el cultivo de algodón se tuvieron los siguientes tratamientos que están expresados en m3 de agua absorbidos por hectárea: T1= 5400, T2= 4800, T3= 4200 y = 3600. El experimento se condujo en parcelas de 300 m2 de área útil y los resultados están expresados en kilogramos. A continuación se dan los rendimientos:
bloques T1 T2 T3 T4 TOTAL PROMEDIO
I 68 73 53 50 244 61
II 86 90 62 62 300 75
II 68 71 46 50 235 58.75
TOTAL 222 234 161 162 779 194.75
PROMEDIO 74 78 53.67 54 64.92
Presente el modelo aditivo lineal e interprete cada uno de sus componentes en términos del enunciado
γ_ij=μ+ τ_i+β_i+ε_ij i
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