Enunciado

( a ) Estime os eteitos dos tatores.

( b ) Que fatores parecem ser importantes? Use α = 0,05 .

( d ) Analise os resíduos desse experimento.

Passo 1

Bom galera, para o experimento fatorial 2 2 , temos a tabela:

Para encontrar as estimativas dos efeitos dos fatores, temos a tabela:

Estimando os efeitos dos fatores:

( a )

A = 1 2 n a + a b - b - 1

= 1 2 ⋅ 3 - 7,64 + - 15,14 - 5,3 - 5,48

= - 5,59

B = 1 2 n b + a b - a - 1

1 2 ⋅ 3 5,3 + - 15,14 - - 7,64 - 5,48

= - 1,28

A B = 1 2 n a b + 1 - a - b

= 1 2 ⋅ 3 - 15,14 + 5,48 - - 7,64 - 5,3

= - 1,22

Passo 2

Belezinha, as hipóteses que iremos testar são:

Efeito da limpeza:

H 0 : τ i = 0 H 1 : a o   m e n o s   u m   τ i ≠ 0 ; i = 1,2

Efeito da posição:

H 0 : β i = 0 H 1 : a o   m e n o s   u m   β j ≠ 0 ; j = 1,2 , 3,4 , 5,6

Interação:

H 0 : τ β i j = 0 H 1 : a o   m e n o s   u m   τ β i j ≠ 0

Passo 3

Agora, fazendo o ANOVA no Minitab, temos:

Com isso, temos que o P valor para o método da limpeza é 0,000 que é menor que α = 0,05 . Portanto, rejeitamos a hipótese nula e concluímos que o método de limpeza é um fator significativo para investifar a carga superficial.

O P valor para a posição é 0,189 que é maior que α = 0,05 . Assim, não podemos rejeitar a hipótese nula e concluímos que a posição não é um fator significativo para a carga superficial.

O P valor para a interação é 0,209 é maior que α = 0,05 . Então, não podemos rejeitar a hipótese nula e concluímos que não há interação entre a limpeza e a posição do teste.

( a )

Assim concluímos que apenas o fator método de limpeza é significante.

Passo 4

O modelo de regressão para esse experimento é:

y ^ = β ^ 0 + β ^ 1 x 1 + ϵ

= - 1 + - 5,59 2 x 1

Onde a interceptação β ^ 0 é a média geral β ^ 1 de todas as 12 observações e á a metade da estimativa de efeito para o método da limpeza.

Os valores previstos e os resíduos são:

Passo 5

Agora, usaremos Minitab para construir o gráfico de probabilidade normal e os de resíduos:

Nesse gráfic, os resíduos estão aproximadamente ao longo de uma linha reta. Portanto, não há nenhum problema com a normalidade dos dados.

Nesse gráfico temos o resíduos versus do método de limpeza. O método de limpeza S R D tem maior variabilidade na carga superficial do que o método S D .

E nesse gráfico temos os resíduos vesus a posição do teste. A posição do teste R mostra mais variabilidade na carga de superfície do que a posição do teste L .

Resposta

Ei, a resposta está no passo a passo :)

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