Hibbeler Problemas
Enviado por LuisRoaldAC • 6 de Abril de 2018 • Prácticas o problemas • 505 Palabras (3 Páginas) • 160 Visitas
Problemas tipo
Unidad 5
Problema 1.
Análisis de varianza para rendimiento. Suma de cuadrados tipo III
Fuente | Suma de Cuadrados | Gl | Cuadrado Medio | Razón-F | Valor-P |
EFECTOS PRINCIPALES | |||||
A:concentración del catalizador | 1.0 | 1 | 1.0 | 0.25 | 0.7048 |
B:presión | 16.0 | 1 | 16.0 | 4.00 | 0.2952 |
C:temperatura | 42.25 | 1 | 42.25 | 10.56 | 0.1900 |
D:Tiempo | 81.0 | 1 | 81.0 | 20.25 | 0.1392 |
INTERACCIONES | |||||
AB | 0.25 | 1 | 0.25 | 0.06 | 0.8440 |
AC | 0 | 1 | 0 | 0.00 | 1.0000 |
AD | 2.25 | 1 | 2.25 | 0.56 | 0.5903 |
BC | 0 | 1 | 0 | 0.00 | 1.0000 |
BD | 72.25 | 1 | 72.25 | 18.06 | 0.1471 |
CD | 64.0 | 1 | 64.0 | 16.00 | 0.1560 |
ABC | 2.25 | 1 | 2.25 | 0.56 | 0.5903 |
ABD | 4.0 | 1 | 4.0 | 1.00 | 0.5000 |
ACD | 2.25 | 1 | 2.25 | 0.56 | 0.5903 |
BCD | 0.25 | 1 | 0.25 | 0.06 | 0.8440 |
RESIDUOS | 4.0 | 1 | 4.0 | ||
TOTAL (CORREGIDO) | 291.75 | 15 |
El StatAdvisor
La tabla ANOVA descompone la variabilidad de rendimiento en contribuciones debidas a varios factores. Puesto que se ha escogido la suma de cuadrados Tipo III (por omisión), la contribución de cada factor se mide eliminando los efectos de los demás factores. Los valores-P prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que ningún valor-P es menor que 0.05, ninguno de los factores ó interacciones tiene un efecto estadísticamente significativo sobre rendimiento con un 95.0% de nivel de confianza.
- Decisión: nuestros valores de F son menores a nuestros valores de F crítica, por lo tanto, podemos afirmar que podemos aceptar nuestra hipótesis nula y rechazar nuestra hipótesis alternativa.
- Conclusión: dados los resultados, nos podemos fijar que los valores p son mayores que nuestro nivel de significancia igual al 5%, es decir, que no hay efectos significativos para el análisis de varianza de rendimiento. También podemos afirmar que estadísticamente el rendimiento es el mismo para cada factor, ya que en los resultados está comprobado la aceptación de nuestra hipótesis nula la cual nos dice que los rendimientos son iguales.
Problema 2.
Análisis de Varianza para Tiempo de llenado - Suma de Cuadrados Tipo III
Fuente | Suma de Cuadrados | Gl | Cuadrado Medio | Razón-F | Valor-P |
EFECTOS PRINCIPALES | |||||
A:Tipo de botella | 0.413526 | 2 | 0.206763 | 2.76 | 0.0814 |
B:Tipo de estante | 17.5966 | 2 | 8.79828 | 117.31 | 0.0000 |
C:Trabajador | 7.55734 | 2 | 3.77867 | 50.38 | 0.0000 |
INTERACCIONES | |||||
AB | 0.129963 | 4 | 0.0324907 | 0.43 | 0.7834 |
AC | 0.112485 | 4 | 0.0281213 | 0.37 | 0.8244 |
BC | 1.64879 | 4 | 0.412196 | 5.50 | 0.0023 |
ABC | 0.522493 | 8 | 0.0653116 | 0.87 | 0.5525 |
RESIDUOS | 2.025 | 27 | 0.075 | ||
TOTAL (CORREGIDO) | 30.0061 | 53 |
El StatAdvisor
La tabla ANOVA descompone la variabilidad de Tiempo de llenado en contribuciones debidas a varios factores. Puesto que se ha escogido la suma de cuadrados Tipo III (por omisión), la contribución de cada factor se mide eliminando los efectos de los demás factores. Los valores-P prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que 3 valores-P son menores que 0.05, estos factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre Tiempo de llenado con un 95.0% de nivel de confianza.
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