Muestreo Del Trabajo

Nivel de confianza e intervalo de confianza

• Enviado por BigBeto

• 4/4/2013

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Nivel de confianza e intervalo de confianza

El intervalo de confianza (CI) representa los límites sobre de resultados esperados y siempre se calcula un nivel de confianza. Cuando se prueban varias muestras para confirmar los resultados previstos del experimento, el resultado a largo plazo se espera exprese una estimación de la media (promedio) del rendimiento promedio. El nivel de confianza del término expresado como un porcentaje, digamos del 90%, indica la frecuencia con la actuación se espera que supere el valor estimado. En otras palabras, el 90% implicará 9 de cada 10 veces. Poniendo todo junto, el rendimiento esperado, que se muestra en la figura 7.11, significa que los resultados promedio de una población de muestras analizadas en el estado óptimo se espera que sea dentro de 1,202 y 2,298. Dado que el C.I. se calculó en un nivel de confianza del 90% si varios son probados, 9 de cada 10 veces los promedios de los grupos se espera que caigan dentro de estos límites.

Utilidades de la tabla ANOVA

En el Ejemplo 7.1, se vio cómo se calculan la tabla ANOVA y cómo se revisan sus términos. En cuanto a la matemática detallada, es decir, por lo que vamos a ir en este libro. Nuestro enfoque ahora se vuelve hacia el aprendizaje de cómo se utiliza comúnmente la tabla ANOVA. Para explorar las funciones comunes, se revisan algunos de los ejemplos anteriores y aprender a interpretar lo que ANOVA presenta en cada situación experimental.

Figure 7.11

C.I. forperformance expected.

Término de error

El término de error o el factor de error es la fila sobre la fila de totales en la tabla de ANOVA. Ya sabemos (del ejemplo 7.1) cómo se calcula. Algunas discusiones sobre lo que significa serian útiles. La mayoría de los libros de experimentos estadísticos han marcado este término como el error experimental. En realidad, este término es más que un simple error experimental. Se representa la influencia colectiva de todos los factores no incluidos en el estudio, además de cualquier error experimental si está presente. Decir que se trata del error experimental sería hacer que este término indica lo que salió mal cuando el experimento se ha ejecutado. Aunque esto puede pasar a ser el caso, una vez en mucho tiempo, a menudo no es una cuestión de qué tan bien el experimento se llevó a cabo. Entonces, ¿qué significa el término de error representan?

El término de error combina los efectos de tres fuentes:

1. Factores excluidos del experimento. Generalmente, las sesiones experimentales de planificación producen un mayor número de factores de los que pueden ser incluidos en el experimento. Las limitaciones de tiempo y de presupuesto a menudo impiden estudiar todos los factores que se identifican. Dependiendo de lo que se hace con estos factores cuando los experimentos se llevan a cabo, sus efectos se pueden combinar con el término de error.

2. Los factores incontrolables (factores de ruido) Estos son factores que se sabeque influyen en los resultados, pero son consideradas incontrolables por el costo o por otras razones. Para ciertos procesos de maquinado, los efectos del cambio de temperatura ambiente, humedad, la habilidad del operador, desgaste de la herramienta, y así sucesivamente, puede caer en esta categoría. Su influencia en el resultado también sería parte del término de error. En los diseños experimentales de Taguchi, este tipo de factores se llaman factores de ruido.

3. El error experimental. En un análisis de resultados experimentales, el error asociado con la configuración experimental se supone que es debido a factores incontrolables. Por otra parte, cualquier error asociado con un instrumento de medición o la repetitibilidad se considera insignificante. Este error experimental se refiere estrictamente a cualquier error intencional o no intencional en la colecta, registro y manipulación de los resultados, o una configuración incorrecta de los factores en estudio.

Debido a que no se trata simplemente de los montajes experimentales, el término de error en la tabla de ANOVA de QT4 tiene la etiqueta Todos los otros errores. Esta comprensión de los componentes del término de error jugará un papel importante en el desarrollo de futuras acciones experimentales basadas en la interpretación de análisis de varianza de los experimentos actuales. Para examinar algunas características de los términos de error, revise el Ejemplo 5.5. Ejecute el archivo QT4 y abra BKEX-55A.Q4W.Seleccione el análisis estándar de la opción del menú de Análisis en la pantalla principal y continué con el análisis. Detener y revisar la pantalla de análisis de varianza, que debe ser similar a la figura 7.12.

Figure 7.12

ANOVA table.

El término de error en este experimento es cero. ¿Quiere decir que no hubo error experimental? Este experimento utiliza una matriz de L-4 para el estudio de 3 factores a dos niveles. Los factores ocupan todas las columnas. Además, los grados de libertad (3) son iguales al factor de GDL (3), lo que hace que los grados de libertad del error sea igual a cero. El término de error (S, V, P, etc en el ANOVA) siempre será cero, cuando los grados de libertad del error sean cero. Cuando el término de error es cero porque los grados de libertad del error es cero, no significa necesariamente que no hay error experimental o que no hay efectos de los factores no incluidos en el experimento. Simplemente significa que no hay ninguna disposición en el experimento para capturar el error experimental. El término de error (S y P valores como cero y distinto de cero) sólo tiene sentido cuando los grados de libertad del error es distinto de cero.

¿Qué factor debe tener en cuenta para la agrupación? y ¿cómo hacerlo? Desde el DOF el error es cero, debe tratar de poner en común el punto más débil factor de forma arbitraria. Aplique la regla del 10% mencionada anteriormente para decidir si un factor es lo suficientemente débil como para la puestaen común. La velocidad

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