ANÁLISE DE EXPERIMENTOS NÃO PLANEJADOS: ESTUDO DE CASO SOBRE REFORÇO DE FIBRA DE VIDRO E REFORÇO DE FIBRA DE CARBONO EM ESTRUTURAS DE CONCRETO
|
|
- Baltazar Barroso Back
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 1 a 15/09/06 Goiânia, GO ANÁLISE DE EXPERIMENTOS NÃO PLANEJADOS: ESTUDO DE CASO SOBRE REFORÇO DE FIBRA DE VIDRO E REFORÇO DE FIBRA DE CARBONO EM ESTRUTURAS DE CONCRETO Bruno Chaves Franco Departamento de Produção, UNESP, Campus de Guaratinguetá, SP Av. Ariberto Pereira da Cunha 333, Guaratinguetá, SP, CEP pro0301@feg.unesp.br Antonio Fernando Branco Costa Departamento de Produção, UNESP, Campus de Guaratinguetá, SP Av. Ariberto Pereira da Cunha 333, Guaratinguetá, SP, CEP fbranco@feg.unesp.br Mariana Ribeiro Cugler Departamento de Produção, UNESP, Campus de Guaratinguetá, SP Av. Ariberto Pereira da Cunha 333, Guaratinguetá, SP, CEP civ01044@feg.unesp.br RESUMO Quando a pesquisa requer estudos experimentais, muitas das vezes a etapa de planejamento é menosprezada pelo pesquisador que, em geral, recorre a um especialista apenas na fase de análise dos dados. Neste contexto, apresenta-se um estudo de caso em que se investiga a viabilidade da substituição do compósito constituído de fibra de carbono pelo compósito de fibra de vidro na obtenção de reforços estruturais. As massas dos corpos de prova para a execução dos ensaios vieram de dois lotes. Cada lote foi utilizado para um compósito diferente,e para a confecção de alguns corpos de prova sem compósitos. Após coletados os dados constatouse uma não homogeneidade entre as massas que compunham os lotes dificultando assim a análise, e comprometendo o estudo. PALAVRAS CHAVES: Planejamento de experimentos, Delineamento Split-Plot, Reforço estrutural, Compósitos. ABSTRACT When the research requires experimental studies, the person in charge of the research, in general, does not pay the necessary attention to the design of the experiment. It is not rare cases where the set of data does not allow drawing any conclusion just because the initial study associated with the design of the experiment was skipped. This article describes a case study that investigates the viability of changing carbon fiber by glass fiber, which is used to prepare composites for structural reinforcement. Two mixtures were prepared to run the experiment. Each mixture was used to prepare a different composite. After running the experiment, it was found differences between the two mixtures characteristics of the masses that affected the whole study. KEYWORDS: Design of experiment, Split-Plot Design, structural Reinforcement, Composites. [ 013 ]
2 1 a 15/09/06 Goiânia, GO 1. Introdução Segundo Cugler & Sedrez (005), Ferreira (005) e Machado (00), há uma necessidade de se criar novas técnicas de recuperação e reforço estrutural, devido à problemas relacionados ao baixo desempenho dos elementos estruturais, ao aumento imprevisto das cargas e à degradação natural pelo envelhecimento dos materiais que compõem as estruturas. Para isso estão sendo cada vez mais utilizados materiais que até então não faziam parte da lista de materiais utilizados na construção civil, tais como os sistemas compósitos (associações de fibras e polímeros), que proporcionam resistência mecânica à tração. Por ter um baixo peso próprio, o sistema compósito em muitas circunstâncias, se torna mais adequado que o aço, apesar do seu custo individual ser elevado. Segundo Hull (1995), um compósito que se destaca é o grafite/epóxi, pela sua elevada resistência à tração; que pode superar a do aço, grande durabilidade, facilidade de moldagem e rigidez final. No entanto, seu custo final é elevado, o que o torna mais viável quando o fator acréscimo de peso é de grande importância. Outro compósito de largo emprego comercial, mas que na engenharia civil ainda não é utilizado como elemento de recuperação é o compósito de fibra de vidro/epóxi, que apresenta menor resistência mecânica, mas custa menos de 0%, se comparado com o compósito grafite/epóxi. O presente artigo apresenta a análise do estudo da viabilidade da substituição do compósito constituído de fibra de carbono pelo compósito constituído pela fibra de vidro. Realizado como trabalho de graduação da Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá UNESP. Na fase de análise dos dados, os pesquisadores solicitaram assessoria do primeiro e do segundo autor deste artigo. O não planejamento do experimento comprometeu seriamente o estudo. Este fato não é raro, Batista e Costa (003) relataram um caso semelhante.. Metodologia Adotada Para a realização do experimento foram moldados corpos de provas em dois lotes. No primeiro lote foram moldados corpos de prova e escolhidos os 1 melhores para o ensaio, desses seis foram reforçados com fibra de carbono e seis deixados sem reforço. No segundo lote foram moldados 3 corpos de prova e escolhidos os 18 melhores para o ensaio, desses seis foram reforçados com uma camada de fibra de vidro, seis com duas camadas de fibra de vidro e seis deixados sem reforço. Com isso as técnicas 1 e 3 são iguais mas utilizando lotes diferentes. Com os corpos de prova moldados foram realizados ensaios de compressão obtendo a resistência a compressão das amostras como mostra o Quadro 1. Com isso foi feita uma análise comparativa de médias para avaliar se há um aumento da resistência quando da utilização de fibras para reforço, bem como diferenças entre reforço com fibra de carbono e com fibra de vidro. Resistência a Compressão (Toneladas) Obs. Técnica 1 4,4 40,0 36,5 37,3 38,1 40,6 CP S/Reforço de fibra de carbono Técnica 4,0 44,5 38,0 45,0 41,0 41,0 CP C/1 camada de fibra de carbono Técnica 3 3,0 37,5 35,5 31,5 35,5 33,1 CP S/Reforço de fibra de vidro Técnica 4 39,0 3,5 39,0 36,5 38,0 40,5 CP C/1 camada de fibra de vidro Técnica 5 36,0 38,5 41,0 47,5 39,0 40,5 CP C/ camadas de fibra de vidro Quadro 1: Valores da resistência à compressão, obtidos no ensaio 3. Análise estatística dos dados Com os dados do Quadro 1, testou-se a hipótese de que a técnica utilizada afeta a resistência à compressão. [ 014 ]
3 1 a 15/09/06 Goiânia, GO Hipótese Ho: μ T1 = μ T =... = μ T5 H1: μ Ti μ Tj p/ algum i j / i e j= {1,,3,4,5} Sendo μ Ti a resistência média a compressão do material submetido a técnica i. Com base no Quadro da Análise de Variância, julgamos a hipótese H 1 verdadeira, isto é, a técnica afeta a resistência média à compressão. Observa-se que o risco de termos tomado a decisão errada é de 0,00095, desprezível. ANOVA Fonte da variação SQ gl MQ F valor-p F crítico Técnica 10, , , ,00095,75871 Erro 01, , Total 411,955 9 Quadro : ANOVA das técnicas. Uma vez estabelecido que há diferença entre as técnicas, partimos então para a segunda parte da análise que consiste em se determinar quais são as técnicas que oferecem as melhores resistências à compressão. Para tanto utilizamos o método de Tukey (COSTA NETO, 00). De acordo com o método de Tukey, sempre que a diferenças das médias de duas técnicas forem superiores a Zeta, podemos afirmar que tais técnicas são diferentes. A expressão de Zeta é: Zeta = q K, υ, α Sr n Sendo: K = 5; n = 6; v = 5; α = 5%; q = 4,16 (Valor tabelado Tabela t-studantizada) Sr = 8, (Variância residual obtida do Quadro ) Zeta = 4, K é número de técnicas v = K*(n-1) n é o tamanho da amostra α é nível de significância Assim, sempre que o módulo da diferença das médias de duas técnicas for maior que Zeta, conclui-se que há diferença na resistência à compressão em função da técnica utilizada, vide Quadro 3. Técnica Diferença Conclusão 1 com,77 Não há diferença 1 com 3 4,97 Há diferença 1 com 4 1,57 Não há diferença 1 com 5 1,7 Não há diferença com 3 7,73 Há diferença com 4 4,33 Não há diferença com 5 1,50 Não há diferença 3 com 4 3,40 Não há diferença 3 com 5 6,3 Há diferença 4 com 5,83 Não há diferença Quadro 3: Comparação entre técnicas pelo método de Tukey [ 015 ]
4 1 a 15/09/06 Goiânia, GO De acordo com Quadro 3 há diferença entre as técnicas 1 e 3, porém as mesmas são iguais e aqui serviram apenas para evidenciar a não homogeneidade das massas dos lotes, comprometendo o estudo. Ainda pelo teste de Tukey conclui-se que não há diferença entre compósitos de fibra de vidro e compósitos de fibra de carbono (Técnicas 1 e 4 e Técnicas 1 e 5). Contudo, esta conclusão está comprometida pela não homogeneidade dos lotes. Em não sendo homogêneos os lotes, a analise teve que ser feita considerando dois experimentos distintos, cada um envolvendo um dos lotes. Assim, com base apenas no lote 1 foi testada a hipótese de que houve aumento da resistência à compressão pela utilização de reforço com uma camada de fibra de carbono, ou seja, comparamos as técnicas 1 e. O resultado segundo o Quadro 4 foi o esperado, isto é, houve aumento na resistência à compressão a um nível de significância de 5% (Stat t. > P(T t) uni-caudal e Stat t. > P(T t) bi-caudal). Observa-se que caso a hipótese H 1 fosse do tipo diferente, ou seja, também levando em conta a possibilidade do reforço reduzir a resistência à compressão, a conclusão seria outra, ou seja, com os dados disponíveis não poderíamos afirmar que o reforço com uma camada de fibra de carbono afeta a resistência à compressão. Teste-t: duas amostras presumindo variâncias equivalentes Técnica 1 Técnica Média 39,15 41,9 Variância 4,987 6,64 Hipótese da diferença de média 0 Gl 10 Stat t 1,99 P(T<=t) uni-caudal 0,04 t crítico uni-caudal 1,81 P(T<=t) bi-caudal 0,08 t crítico bi-caudal,3 Quadro 4: Teste t-student para teste de aumento da resistência a compressão quanto da utilização de uma camada de fibra de carbono Com os dados advindos do lote foi realizada uma Análise de Variância testando a hipótese de que a técnica utilizada afeta a resistência a compressão. Hipótese Ho: μ T3 = μ T4 = μ T5 H1: μ Ti μ Tj p/ algum i j / i e j= {3,4,5} Sendo μ Ti a resistência média a compressão do material submetido à técnica i. Com base no Quadro 5, julgamos a hipótese H 1 verdadeira, isto é, que a utilização do compósito de fibra de vidro afeta a resistência média à compressão. Podemos observar também que o risco de termos tomado a decisão errada é de 0,011335, isto é, ao nível de significância de 5% rejeitamos a hipótese H 0, mas não ao nível de 1%. ANOVA Fonte da variação SQ gl MQ F valor-p F crítico Técnica 116, ,44 6,1931 0, ,683 Erro 143, ,535 Total 59, Quadro 5: ANOVA das técnicas para o lote. [ 016 ]
5 1 a 15/09/06 Goiânia, GO Uma vez determinado que há diferença entre as técnicas, partimos então para a segunda parte da análise ao nível de significância de 5%. Teste de Tukey (COSTA NETO, 00). No Quadro 6 não há diferença significativa entre uma ou duas camadas de fibra de vidro (Técnicas 4 e 5). Contudo também não há diferença entre as técnicas 3 e 4, ou seja sem reforço estrutural e com uma camada de vibra de vidro. Assim sendo a única conclusão certa seria a de que ó obtido reforço com duas camadas de fibra de vidro e que seria necessário um experimento posterior, para se obter um resultado definitivo. 4. Planejando o experimento Técnica Diferença Conclusão 3 com 4 3,40 Não há diferença 3 com 5 6,3 Há diferença 4 com 5,83 Não há diferença Quadro 6: Comparação entre as técnicas pelo método de Tukey Um experimento corretamente planejado requer o preparo de uma massa especifica para a confecção de cada corpo de prova e um sorteio totalmente aleatório para se definir com qual técnica cada corpo de prova deverá ser feito. Porém esse experimento despenderia dos pesquisadores um maior tempo e custo para a preparação individual da massa para modelagem de cada corpo de prova. Então uma solução interessante para este caso é utilizar o experimento Split- Plot (Montgomery, D.C. 001), o qual é utilizado quando não se pode realizar a completa aleatorização do experimento. Assim podemos planejar o experimento da seguinte maneira: continuaremos com a metodologia aplicada pelos pesquisadores preparando de uma só vez as massas de cada lote, porém a ordem da experimentação deve ser completamente aleatória dentro do lote e envolvendo todas as técnicas, ou seja, deve-se selecionar aleatoriamente um tratamento (técnica), conforme ilustrado no Quadro 7. A técnica 4 seria a primeira a ser aplicada, e considerando a massa preparada para o lote 1 (pois O 1 está no cruzamento da técnica 4 com o lote 1), a técnica seria então a segunda, e considerando a massa preparada para o lote. Lote 1 Técnicas O 5 O 18 O 1 O 1 O 31 O O 1 O 19 Observações O 3 O 15 O 4 O 8 O 9 O 7 O 10 O 7 O 13 O 6 O 11 O 3 O 17 O O 5 O 16 O 0 O 4 O 6 O 9 O 14 O 8 O 30 O 3 Quadro 7: Delineamento Split-Plot De cinco, as técnicas passariam para apenas 4, ver Quadro 8. Técnica Descrição 1 Sem reforço estrutural Uma camada de fibra de carbono 3 Uma camada de fibra de vidro 4 Duas camadas de fibra de vidro Quadro 8: Descrição das técnicas O Quadro 9 apresenta uma ilustração da aplicação do experimento Split-Plot, utilizando os resultados obtidos no experimento. Vale lembrar que não foi realizado outro experimento. [ 017 ]
6 1 a 15/09/06 Goiânia, GO Cada lote é dividido em quatro partes chamadas de Whole plot, que são as técnicas. Cada whole plot é dividido em quatro partes chamadas de sub-plot, que são as observações. Lote 1 Lote Técnicas Observação 1 3,0 4,0 3,5 36,0 14,5 37,5 44,5 39,0 38,5 159,5 30,0 Observação 35,5 38,0 36,5 41,0 151,0 31,5 45,0 39,0 47,5 163,0 314,0 Observação 3 35,5 41,0 40,5 39,0 156,0 33,1 41,0 38,0 40,5 15,6 308,6 Observação 4 34,3 40,3 36,5 38,7 149,8 34,0 43,5 38,7 4, 158,4 308, 137,3 161,3 146,0 154,7 136,1 174,0 154,7 168,7 13,8 599,3 633,5 Quadro 9: Delineamento Split-Plot: Exemplo prático O Quadro 10 apresenta a análise de variância. Vale esclarecer que o whole plot não é totalmente aleatório pois é escolhido o lote e a técnica que será aplicada no corpo de prova. Já o sub-plot é totalmente aleatório. O erro experimental é estimado pela soma dos quadrados de todas as observações subtraída pela soma dos quadrados dos lotes, das técnicas, das observações e das interações. Fonte de Variação Soma dos Graus de Quadrado F F Quadrados Liberdade Médio Calculado Crítico Lote (A) 36, ,55 Técnica (B) 79, ,03 15,74 9,766 AB (Whole plot) 17,75 3 5,9 Observação (C) 9,03 3 3,01 0,3195 9,766 AC 8,6 3 9,4 BC 60,83 9 6,76 1,610 3,1789 Erro (Sub-plot ABC) 37,5 9 4,17 Total 469,04 31 Quadro 10: Delineamento Split-Plot: Exemplo prático Com isso podemos fazer uma analise estatística mais confiável pois mesmo não havendo homogeneidade entre os lotes, o efeito seria minimizado graças a aleatorização. Para se saber se o tamanho da amostra foi suficiente para a realização do experimento, calcula-se o risco β (aceitar a hipótese H 0, em sendo H 0 falso) que é função de φ. ϕ nd = aσ Sendo: a: número de técnicas n: tamanho da amostra σ²: variância D: diferença mínima de resistência que permite concluir que há diferença nas técnicas Como o desvio padrão é desconhecido, para uma primeira tentativa podemos utilizar a variância residual obtida no Quadro 1 (σ = 8,046733) como a melhor estimativa disponível (Curvas características de operação para efeito fixo no modelo de análise de variância, Montgomery, D.C, 001). Se o pesquisador estiver interessado em descobrir diferenças em [ 018 ]
7 1 a 15/09/06 Goiânia, GO técnicas que tem resistências médias à compressão que diferem entre si de pelo menos 8 toneladas, deve calcular: ϕ = nd aσ = 6.(8).4.(8,046733) =,44 Para φ =,44, o risco β (aceitar a hipótese H 0, em sendo H 0 falso) está em torno de % (Curvas características de operação para efeito fixo no modelo de análise de variância, Montgomery, D.C., 001), portanto podemos diminuir o tamanho das amostras sem comprometer os resultados, pois para n = 4 tem-se um risco β de 5%. 5. Comentários e Considerações finais O objetivo deste estudo era avaliar se era viável a substituição da fibra de carbono pela fibra de vidro, entretanto essa avaliação ficou comprometida pela não homogeneidade dos lotes. Se as técnicas 1 e 3 (que correspondem aos corpos de prova sem reforço estrutural) aplicadas nos lotes 1 e respectivamente não fossem julgadas estaticamente diferentes teríamos alguma evidência de homogeneidade entre as massas do lotes e a falta de planejamento do experimento não teria sido tão grave. Como isto não aconteceu foi necessário dividir o experimento em dois, cada um associado a um dos lotes, empobrecendo assim a análise estatística. Porém, ainda foi possível comparar estatisticamente o ganho de resistência com a utilização do compósito de fibra de carbono ou compósito de fibra de vidro. Um fato interessante é que não há necessidade de duas camadas de fibra de vidro. 6. Referências Batista Jr., E.D. & Costa, A.F.B. (003), Análise de Experimentos não Planejados: Um estudo de caso sobre motivação no combate a formação de placa dental. XXXV SBPO. Costa Neto, P.L. Estatística, Editora Edgard Blücher Ltda, São Paulo, 00. Cugler, M. R. e Sedrez Jr, A. C. S. Reforço estrutural com utilização de compósitos: viabilidade da substituição do compósito constituído de fibra de carbono pela fibra de vidro. Projeto Integrado Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá, Universidade Estadual Paulista, 005. Ferreira, J. B. (005) Patologia e recuperação de estruturas de concreto armado. Guaratinguetá, SP. DEC/FEG/UNESP. Hull, D. (1995) An introduction to composite materials. Cambridge University. Saint Gobain Verotex (000) Catálogo. Machado, A. de P. Reforço de estruturas de concreto armado com fibras de carbono, Ed.PINI Ltda, São Paulo, 00. Montgomery, D.C. Statistical Design of Experiments. New York: John Wiley, 001. Souza, V.C.M. e Ripper, T. Patologia, recuperação e reforço de estruturas de concreto. Ed.PINI Ltda, São Paulo, [ 019 ]
Análise de experimentos não planejados: estudo de caso sobre reforço de fibra em estruturas de concreto
P&D em Engenharia de Produção, Itajubá, v. 9, n. 1, p. 48-57, 011 Análise de experimentos não planejados: estudo de caso sobre reforço de fibra em estruturas de concreto Analysis of experiments not planned:
Leia maisANÁLISE DE EXPERIMENTOS NÃO PLANEJADOS: UM ESTUDO DE CASO SOBRE MOTIVAÇÃO NO COMBATE A FORMAÇÃO DE PLACA DENTAL
A pesquisa Operacional e os Recursos Renováveis 4 a 7 de novembro de 2003, Natal-RN ANÁLISE DE EXPERIMENTOS NÃO PLANEJADOS: UM ESTUDO DE CASO SOBRE MOTIVAÇÃO NO COMBATE A FORMAÇÃO DE PLACA DENTAL Antonio
Leia maisDELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO. Profª. Sheila Regina Oro
DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO Profª. Sheila Regina Oro Delineamento experimental Para planejar um experimento é preciso definir os tratamentos em comparação e a maneira de designar os tratamentos
Leia maisLucas Santana da Cunha 27 de novembro de 2017
EXPERIMENTAÇÃO E ANÁLISE DE VARIÂNCIA Lucas Santana da Cunha http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 27 de novembro de 2017 Experimentação A experimentação se difundiu como
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br CARACTERIZAÇÃO o Em alguns experimentos pode-se ter fatores que estão interferindo na variável resposta,
Leia maisLucas Santana da Cunha de outubro de 2018 Londrina
e Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 22 de outubro de 2018 Londrina 1 / 24 Obtenção de uma amostra Princípios básicos da experimentação Há basicamente duas
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br TESTES PARA COMPARAÇÃO DE MÉDIAS O teste F permite tirar conclusões muito gerais relacionadas com os
Leia maisLucas Santana da Cunha de outubro de 2018 Londrina
e Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 17 de outubro de 2018 Londrina 1 / 31 Obtenção de uma amostra Há basicamente duas formas de se obter dados para uma pesquisa
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda.perticarrari@unesp.br INTRODUÇÃO Um dos principais objetivos da estatística é a tomada de decisões a respeito da população,
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO AGRÁRIA
EXPERIMENTAÇÃO AGRÁRIA Tema : Delineamentos experimentais básicos (DCC/DBCC/DQL) Delineamento Completamente 1. Quando usar? Casualizado (DCC) Este delineamento é usado quando as unidades experimentais
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br CARACTERIZAÇÃO o Em alguns experimentos pode-se ter fatores que estão interferindo na variável resposta,
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br INTRODUÇÃO Um dos principais objetivos da estatística é a tomada de decisões a respeito da população,
Leia maisDELINEAMENTO EM BLOCOS CASUALIZADOS (DBC)
DELINEAMENTO EM BLOCOS CASUALIZADOS (DBC) Lucas Santana da Cunha http://www.uel.br/pessoal/lscunha Universidade Estadual de Londrina Departamento de Estatística 08 de julho de 2017 DBC O delineamento em
Leia maisDELINEAMENTO EM BLOCOS AO ACASO
DELINEAMENTO EM BLOCOS AO ACASO Sempre que não houver condições experimentais homogêneas, devemos utilizar o principio do controle local, instalando Blocos, casualizando os tratamentos, igualmente repetidos.
Leia maisESTATÍSTICA EXPERIMENTAL. ANOVA. Aula 05
ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL ANOVA. Aula 05 Introdução A ANOVA ou Análise de Variância é um procedimento usado para comparar a distribuição de três ou mais grupos em amostras independentes. A análise de variância
Leia maisAnálise da Variância. Prof. Dr. Alberto Franke (48)
Análise da Variância Prof. Dr. Alberto Franke (48) 91471041 Análise da variância Até aqui, a metodologia do teste de hipóteses foi utilizada para tirar conclusões sobre possíveis diferenças entre os parâmetros
Leia maisConcurso Público para provimento de cargo efetivo de Docentes
Questão 01 Os dados, a seguir, são referentes às notas de cinco alunos de uma turma para as provas P 1 e P 2. P 1 = {2, 3, 4, 5, 6} P 2 = {2, 2, 4, 5, 7} Analisando os resultados, é possível afirmar que:
Leia maisMOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel
MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS Professor: Rodrigo A. Scarpel rodrigo@ita.br www.mec.ita.br/~rodrigo Programa do curso: Semana Conteúdo 1 Apresentação da disciplina. Princípios de modelos lineares
Leia maisPlanejamento e Otimização de Experimentos
Planejamento e Otimização de Experimentos Um Pouco de Estatística Descritiva Prof. Dr. Anselmo E de Oliveira anselmo.quimica.ufg.br elcana@quimica.ufg.br Populações, Amostras e Distribuições População
Leia maisEstimação parâmetros e teste de hipóteses. Prof. Dr. Alberto Franke (48)
Estimação parâmetros e teste de hipóteses Prof. Dr. Alberto Franke (48) 91471041 Intervalo de confiança para média É um intervalo em que haja probabilidade do verdadeiro valor desconhecido do parâmetro
Leia maisTópicos Extras 1ª parte. Testes Não Paramétricos, Análise Multivariada, Outras Técnicas
Tópicos Extras 1ª parte Testes Não Paramétricos, Análise Multivariada, Outras Técnicas 1 2 Técnicas de dependência 3 4 Situações Comparar 3 tipos de rede de computadores, C1, C2 e C3, em termos do tempo
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA
EXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC) Eng. Agrônomo: Francisco Bruno Ferreira de Sousa Bruno.uno2011@hotmail.com/ fbfsagro@gmail.com Contato: (99) 99199460 Objetivos: Estudar
Leia maisEspecialização em Engenharia de Processos e de Sistemas de Produção
Especialização em Engenharia de Processos e de Sistemas de Produção Projetos de Experimento e Confiabilidade de Sistemas da Produção Prof. Claudio Luis C. Frankenberg 2ª parte Experimentos inteiramente
Leia maisProjeto de Experimentos
Projeto de Experimentos O uso de Projeto de Experimentos conduz a uma seqüência estruturada de ensaios, que assegura o máximo de informação com um gasto mínimo de tempo/dinheiro. Entrada Processo Saída
Leia maisMINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE CENTRO DE CIENCIAS E TECNOLOGIA AGROALIMENTAR UNIDADE V
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE CENTRO DE CIENCIAS E TECNOLOGIA AGROALIMENTAR UNIDADE V DELINEAMENTO EM BLOCOS CASUALIZADOS (DBC) Profª Railene Hérica Carlos Rocha 1. Introdução
Leia maisDE ESPECIALIZAÇÃO EM ESTATÍSTICA APLICADA)
1. Sabe-se que o nível de significância é a probabilidade de cometermos um determinado tipo de erro quando da realização de um teste de hipóteses. Então: a) A escolha ideal seria um nível de significância
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br TESTE DE TUKEY O teste de Tukey também pode ser usado como um complemento do Teste F da análise de variância.
Leia maisANÁLISE DE VARIÂNCIA DE DOIS CRITÉRIOS (DBC)
ANÁLISE DE VARIÂNCIA DE DOIS CRITÉRIOS (DBC) Lucas Santana da Cunha http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 13 de dezembro de 2017 ANAVA dois critérios A análise de variância
Leia maisDelineamento e Análise Experimental Aula 4
Aula 4 Castro Soares de Oliveira ANOVA Significativa Quando a aplicação da análise de variância conduz à rejeição da hipótese nula, temos evidência de que existem diferenças entre as médias populacionais.
Leia maisConsiderações. Planejamento. Planejamento. 3.3 Análise de Variância ANOVA. 3.3 Análise de Variância ANOVA. Estatística II
UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA CAMPUS DE JI-PARAN PARANÁ DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL Estatística II Aula 8 Profa. Renata G. Aguiar Considerações Coleta de dados no dia 18.05.2010. Aula extra
Leia mais5.3 Experimentos fatoriais a dois fatores. Ambos os fatores são supostos fixos e os efeitos de tratamento são definidos como desvios da média tal que
5. Experimentos Fatoriais 5.3 Experimentos fatoriais a dois fatores. Modelo de Efeitos Y ijk = µ+τ i +β j +(τβ) ij +ɛ ijk, i = 1, 2,..., a j = 1, 2,..., b k = 1, 2,..., n Ambos os fatores são supostos
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br INTRODUÇÃO Um dos principais objetivos da estatística é a tomada de decisões a respeito da população, com
Leia maisTestes de Hipóteses para. uma Única Amostra. Objetivos de Aprendizagem. 9.1 Teste de Hipóteses. UFMG-ICEx-EST-027/031 07/06/ :07
-027/031 07/06/2018 10:07 9 ESQUEMA DO CAPÍTULO 9.1 TESTE DE HIPÓTESES 9.2 TESTES PARA A MÉDIA DE UMA DISTRIBUIÇÃO NORMAL, VARIÂNCIA CONHECIDA 9.3 TESTES PARA A MÉDIA DE UMA DISTRIBUIÇÃO NORMAL, VARIÂNCIA
Leia maisTestes de Hipóteses. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo
Testes de Hipóteses Ricardo Ehlers ehlers@icmc.usp.br Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Introdução e notação Em geral, intervalos de confiança são a forma mais
Leia maisBibliografia Recomendada.
Bibliografia Recomendada http://paginapessoal.utfpr.edu.br/ebona Bibliografia Recomendada Montgomery, D. C. Design and Analysis of Experiments. Bibliografia Recomendada Barros Neto, B.; Scarminio, I. S.;
Leia maisESTATÍSTICA EXPERIMENTAL
ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL ESTUDO DE VARIABILIDADE DOS DADOS EXPERIMENTAIS Prof. Miguel Toledo del Pino, Eng. Agrícola (Dr.) INTRODUÇÃO Realizamos experimentos para compararmos os efeitos de tratamentos
Leia maisESTATÍSTICA Distribuições qui-quadrado, t de Student e F de Snedecor Lucas Schmidt
ESTATÍSTICA Distribuições qui-quadrado, t de Student e F de Snedecor Lucas Schmidt lucas.breniuk@hotmail.com Estimação de parâmetros Média Variância Proporção Estimação de parâmetros Média: " estimador
Leia maisAULA 05 Teste de Hipótese
1 AULA 05 Teste de Hipótese Ernesto F. L. Amaral 03 de setembro de 2012 Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas (FAFICH) Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução
Leia maisO objetivo de um estudo é testar a hipótese das médias de um atributo X, a um
01. 02. 03. 04. O objetivo de um estudo é testar a hipótese das médias de um atributo X, a um determinado nível de significância α, correspondente a 3 grupos I, II e II, independentes, cada um contendo
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO AGRÁRIA
EXPERIMENTAÇÃO AGRÁRIA Tema : Delineamentos experimentais básicos (DCC/DBCC/DQL) Delineamento de Blocos Completos Casualizados (DBCC) Quando usar? Quando as unidades experimentais não apresentam características
Leia maisTestes de hipóteses. Estatística Aplicada à Agricultura Mario Andrade Lira Junior, /10/2017
Testes de hipóteses Mario Andrade Lira Junior WhatsApp da turma https://chat.whatsapp.com/b8phpubnimql7dyful9wtw AVA da turma http://ava.ufrpe.br/course/view.php?id=21036 Todo o material oficial será distribuído
Leia maisPHD 5742 Estatística Aplicada ao Gerenciamento dos Recursos Hídricos. 6 a aula Testes de Hipóteses
PHD 5742 Estatística Aplicada ao Gerenciamento dos Recursos Hídricos 6 a aula Testes de Hipóteses Mario Thadeu Leme de Barros Luís Antonio Villaça de Garcia Abril / 2007 Estatística Aplicada ao Gerenciamento
Leia maisCap. 9 Comparação entre tratamentos
Estatística para Cursos de Engenharia e Informática Pedro Alberto Barbetta / Marcelo Menezes Reis / Antonio Cezar Bornia São Paulo: Atlas, 004 Cap. 9 Comparação entre tratamentos APOIO: Fundação de Apoio
Leia maisPlanejamento de Experimentos Suposições do Modelo e Comparações Múltiplas
1 / 30 Planejamento de Experimentos Suposições do Modelo e Comparações Múltiplas Enrico A. Colosimo/UFMG Depto. Estatística - ICEx - UFMG 2 / 30 Exemplo típico: Resistência de uma nova fibra sintética
Leia maisProbabilidade e Estatística
Probabilidade e Estatística Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva http://paginapessoal.utfpr.edu.br/ngsilva Introdução A análise de variância (Anova) é utilizada para comparar médias de três ou mais populações.
Leia maisRegression and Clinical prediction models
Regression and Clinical prediction models Session 4 Introducing statistical modeling Part 1 (Analysis of variance) Pedro E A A do Brasil pedro.brasil@ini.fiocruz.br 2018 Objetivos Introduzir a ideia de
Leia mais3- Projetos Fatoriais
3- Projetos Fatoriais Exemplo do que se faz na indústria: Uma empresa estava interessada em aumentar o teor de pureza de uma substância química. Os dois fatores mais importantes que influenciavam o teor
Leia maisPrincípios de Bioestatística
Princípios de Bioestatística Análise de Variância Enrico A. Colosimo Departamento de Estatística Universidade Federal de Minas Gerais http://www.est.ufmg.br/~enricoc 2011 1 / 25 Introdução Existem muitas
Leia maisDETERMINAÇÃO DAS PROPRIEDADES MECÂNICAS DE RESISTÊNCIA E RIGIDEZ DE TECIDOS UNIDIRECIONAIS DE FIBRA DE VIDRO E DE FIBRA DE CARBONO
DETERMINAÇÃO DAS PROPRIEDADES MECÂNICAS DE RESISTÊNCIA E RIGIDEZ DE TECIDOS UNIDIRECIONAIS DE FIBRA DE VIDRO E DE FIBRA DE CARBONO J. Fiorelli, A.A. Dias Av. Trabalhador Sãocarlense, 400, Centro,São Carlos/SP,
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br INTRODUÇÃO Muitas vezes, embora se tenha cuidado no planejamento e Ao planejar um experimento, o pesquisador
Leia maisProfessora Ana Hermínia Andrade. Período
Teste de Hipóteses Professora Ana Hermínia Andrade Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Estudos Sociais Departamento de Economia e Análise Período 2016.1 Teste de Hipóteses O Teste de Hipóteses
Leia maisEstatística. Nos exercícios que se seguem, e caso seja necessário, considere que os pressupostos necessários à aplicação da ANOVA são verificados.
INSTITUTO SUPERIOR POLITÉCNICO DE VISEU ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA Ano Lectivo 007/008 Estatística Ficha n.º Nos exercícios que se seguem, e caso seja necessário, considere que os pressupostos necessários
Leia mais1 Teoria da Decisão Estatística
1 Teoria da Decisão Estatística 1.1 Teste de Hipótese É uma metodologia estatística que permite tomar decisão sobre uma ou mais populações baseando no conhecimento de informações da amostra. Ao tentarmos
Leia maisDelineamento e Análise Experimental Aula 3
Aula 3 Castro Soares de Oliveira Teste de hipótese Teste de hipótese é uma metodologia estatística que permite tomar decisões sobre uma ou mais populações baseando-se no conhecimento de informações da
Leia mais(a) 0,90 (b) 0,67 (c) 1,0 (d) 0,005
359$'((67$7Ë67,&$6(/(d 0(675$'80*,QVWUXo}HVSDUDDSURYD D&DGDTXHVWmRUHVSRQGLGDFRUUHWDPHQWHYDOHSRQWR E4XHVW}HV GHL[DGDV HP EUDQFR YDOHP ]HUR SRQWRV QHVVH FDVR PDUTXH WRGDV DV DOWHUQDWLYDV F &DGDTXHVWmRUHVSRQGLGDLQFRUUHWDPHQWHYDOHSRQWR
Leia mais6. NOÇÕES DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
6. NOÇÕES DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA 2019 Problemas de inferência Inferir significa fazer afirmações sobre algo desconhecido. A inferência estatística tem como objetivo fazer afirmações sobre uma característica
Leia maisDelineamento e Análise Experimental Aula 5
Aula 5 Castro Soares de Oliveira Delineamentos Experimentais Delineamento experimental ou desenhos experimentais é o plano utilizado para realizar o experimento. Esse plano implica na maneira como os diferentes
Leia maisPROBABILIDADE E ESTATÍSTICA INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Parte II
PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Parte II Prof.ª Sheila Regina Oro Projeto Recursos Educacionais Digitais Autores: Bruno Baierle e Maurício Furigo TESTE PARA UMA PROPORÇÃO H0: p = p 0
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br Caracterização o O delineamento inteiramente casualizado (DIC) é o mais simples de todos os delineamentos
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO. Professor Jair Wyzykowski. Universidade Estadual de Santa Catarina
MEDIDAS DE DISPERSÃO Professor Jair Wyzykowski Universidade Estadual de Santa Catarina Introdução INTRODUÇÃO A variabilidade entre elementos em torno do centro da distribuição é chamada medida de dispersão.
Leia maisAULA 04 Teste de hipótese
1 AULA 04 Teste de hipótese Ernesto F. L. Amaral 03 de outubro de 2013 Centro de Pesquisas Quantitativas em Ciências Sociais (CPEQS) Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas (FAFICH) Universidade Federal
Leia maisDPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM
Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 20 Introdução à otimização experimental e experimentos de um fator DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM TÓPICOS DESTA AULA Projetos de Experimentos
Leia maisaula ANÁLISE DO DESEMPENHO DO MODELO EM REGRESSÕES
ANÁLISE DO DESEMPENHO DO MODELO EM REGRESSÕES 18 aula META Fazer com que o aluno seja capaz de realizar os procedimentos existentes para a avaliação da qualidade dos ajustes aos modelos. OBJETIVOS Ao final
Leia maisProfessor do curso de Engenharia Civil da Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões em Santo Ângelo/RS
ANÁLISE COMPARATIVA DAS PROPRIEDADES MECÂNICAS DO CONCRETO CONVENCIONAL COM ADIÇÃO DE FIBRAS DE AÇO E DE POLIPROPILENO 1 COMPARATIVE ANALYSIS OF THE MECHANICAL PROPERTIES OF CONVENTIONAL CONCRETE WITH
Leia maisBioexperimentação. Prof. Dr. Iron Macêdo Dantas
Governo do Estado do Rio Grande do Norte Secretaria de Estado da Educação e da Cultura - SEEC UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO NORTE UERN FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS FANAT DEPARTAMENTO
Leia maisEXPERIMENTOS EM PARCELAS SUBDIVIDIDAS
EXPERIMENTOS EM PARCELAS SUBDIVIDIDAS Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 06 de julho de 2016 Nos experimentos fatoriais, todas
Leia maisDELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO e CASUALIZADOS
DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO e DELINEAMENTO EM BLOCOS CASUALIZADOS Prof. Anderson Rodrigo da Silva anderson.silva@ifgoiano.edu.br 1. Objetivos Estudar o procedimento de instalação e análise de
Leia mais6. NOÇÕES DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
6. NOÇÕES DE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA 214 Problemas de inferência Inferir significa fazer afirmações sobre algo desconhecido. A inferência estatística tem como objetivo fazer afirmações sobre uma característica
Leia maisPODER DO TESTE. Poder do Teste e Tamanho de Amostra para Testes de Hipóteses
PODER DO TESTE Poder do Teste e Tamanho de Amostra para Testes de Hipóteses 1 2 Tipos de erro num teste estatístico Realidade (desconhecida) Decisão do teste aceita H 0 rejeita H 0 H 0 verdadeira decisão
Leia maisModificação do teste de Tukey para uso sob heterocedasticidade e desbalanceamento
Modificação do teste de Tukey para uso sob heterocedasticidade e desbalanceamento Paulo César de Resende Andrade 1 Lucas Luciano Barbosa 1 Regiane Teixeira Farias 1 Ana Luisa de Castro Pereira Martins
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br Introdução o Os ensaios em quadrados latinos levam em conta o controle local, aplicado em dois destinos:
Leia maisTestes t para comparação de médias de dois grupos independentes
Testes t para comparação de médias de dois grupos independentes Acadêmicas do curso de Zootecnia - Aline Cristina Berbet Lopes Amanda da Cruz Leinioski Larissa Ceccon Universidade Federal do Paraná UFPR/2015
Leia maisInferência Estatística:
Universidade Federal de Minas Gerais Instituto de Ciências Exatas Departamento de Estatística Inferência Estatística: Princípios de Bioestatística decidindo na presença de incerteza Aula 9: Testes de Hipóteses
Leia maisIntervalos de Confiança
Intervalos de Confiança INTERVALOS DE CONFIANÇA.1 Conceitos básicos.1.1 Parâmetro e estatística Parâmetro é a descrição numérica de uma característica da população. Estatística é a descrição numérica de
Leia maisPODER DO TESTE. Poder do Teste e Tamanho de Amostra para Testes de Hipóteses
PODER DO TESTE Poder do Teste e Tamanho de Amostra para Testes de Hipóteses 1 Tipos de erro num teste estatístico Realidade (desconhecida) Decisão do teste aceita H rejeita H H verdadeira decisão correta
Leia maisAULA 11 Teste de Hipótese
1 AULA 11 Teste de Hipótese Ernesto F. L. Amaral 20 de setembro de 2012 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de Janeiro: LTC. Capítulo
Leia maisMétodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia
1 / 44 Métodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia Análise de Variância - ANOVA Referência: Cap. 12 - Pagano e Gauvreau (2004) - p.254 Enrico A. Colosimo/UFMG Depto. Estatística - ICEx - UFMG 2 / 44
Leia maisMario de Andrade Lira Junior
Mario de Andrade Lira Junior http:\\lira.pro.br\wordpress 1 Item da avaliação 2010-1 Média avaliações semanais 2 Condução e análise do trabalho prático 2 Apresentação e artigo do trabalho prático 3 Prova
Leia maisANÁLISE DE VARIÂNCIA - ANOVA. Prof. Adriano Mendonça Souza, Dr. Departamento de Estatística - PPGEMQ / PPGEP - UFSM
ANÁLISE DE VARIÂNCIA - ANOVA Prof. Adriano Mendonça Souza, Dr. Departamento de Estatística - PPGEMQ / PPGEP - UFSM UM EXEMPLO DE APLICAÇÃO Digamos que temos 6 métodos de ensino aplicados a 30 crianças
Leia mais3. Experimentos a um único fator: Análise de Variância (ANOVA) 3.7 Comparações entre médias de tratamento
3. Experimentos a um único fator: Análise de Variância (ANOVA) 3.7 Comparações entre médias de tratamento Suponha que a hipótese nula, de médias de tratamento iguais, tenha sido rejeitada em favor da hipótese
Leia maisDelineamento em Quadrado Latino (DQL)
Delineamento em Quadrado Latino () Lucas Santana da Cunha http://www.uel.br/pessoal/lscunha 14 de março de 2019 Londrina Na Seção anterior introduziu-se o delineamento em blocos ao acaso como um delineamento
Leia maisDELINEAMENTO FATORIAL. Profª. Sheila Regina Oro
DELINEAMENTO FATORIAL Profª. Sheila Regina Oro Existem casos em que vários fatores devem ser estudados simultaneamente para que possam nos conduzir a resultados de interesse. Experimentos fatoriais: são
Leia maisDELINEAMENTO EM BLOCOS CASUALIZADOS COM REPETIÇÕES. Profª. Sheila Regina Oro
DELINEAMENTO EM BLOCOS CASUALIZADOS COM REPETIÇÕES Profª. Sheila Regina Oro Delineamento em Blocos Casualizados com Repetições (DBCr) Utilizado quando temos mais de uma repetição de cada tratamento dentro
Leia maisEm aplicações práticas é comum que o interesse seja comparar as médias de duas diferentes populações (ambas as médias são desconhecidas).
Em aplicações práticas é comum que o interesse seja comparar as médias de duas diferentes populações (ambas as médias são desconhecidas). Na comparação de duas populações, dispomos de duas amostras, em
Leia maisEstatística Aplicada
Estatística Aplicada Distribuição Normal Professor Lucas Schmidt www.acasadoconcurseiro.com.br Estatística Aplicada DISTRIBUIÇÕES NORMAL Distribuição Normal É uma distribuição teórica de frequências onde
Leia maisTESTE DE COMPARAÇÃO MÚLTIPLA
SUMÁRIO 1 TESTE DE COMPARAÇÃO MÚLTIPLA Quando a aplicação da análise de variância conduz à rejeição da hipótese nula, temos evidência de que existem diferenças entre as médias populacionais. Mas, entre
Leia maisTestes de Hipóteses. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo
Testes de Hipóteses Ricardo Ehlers ehlers@icmc.usp.br Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Introdução e notação Em geral, intervalos de confiança são a forma mais
Leia mais7 Teste de Hipóteses
7 Teste de Hipóteses 7-1 Aspectos Gerais 7-2 Fundamentos do Teste de Hipóteses 7-3 Teste de uma Afirmação sobre a Média: Grandes Amostras 7-4 Teste de uma Afirmação sobre a Média : Pequenas Amostras 7-5
Leia maisENGENHARIA DA QUALIDADE A ENG AULA 8 PROJETOS DE EXPERIMENTOS - ANOVA
ENGENHARIA DA QUALIDADE A ENG 09008 AULA 8 PROJETOS DE EXPERIMENTOS - ANOVA PROFESSORES: CARLA SCHWENGBER TEN CATEN Tópicos desta aula Projetos de Experimentos Terminologia Passos de implementação Princípios
Leia maisTestes de Hipótese para uma única Amostra - parte I
Testes de Hipótese para uma única Amostra - parte I 26 de Junho de 2014 Objetivos Ao final deste capítulo você deve ser capaz de: Estruturar problemas de engenharia como testes de hipótese. Entender os
Leia maisProbabilidade e Estatística
Probabilidade e Estatística Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva http://paginapessoal.utfpr.edu.br/ngsilva Introdução Hipóteses Estatísticas São suposições quanto ao valor de um parâmetro populacional
Leia maisUniversidade Federal do Pará Instituto de Tecnologia. Estatística Aplicada I
8/8/05 Universidade Federal do Pará Instituto de Tecnologia Estatística Aplicada I Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Engenharia Mecânica 8/08/05 06:55 ESTATÍSTICA APLICADA
Leia maisEscola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Universidade de São Paulo. Delineamento Casualizado em Blocos
Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Universidade de São Paulo Delineamento Casualizado em Blocos Estatística Experimental 5 de Outubro de 2016 1 / 20 DBC: Introdução Parcelas similares Delineamento
Leia maisExperimentos em Parcelas Subdivididas
Experimentos em Lucas Santana da Cunha http://www.uel.br/pessoal/lscunha 08 de novembro de 2018 Londrina Tal como no caso de fatorial, o termo parcelas subdivididas não se refere a um tipo de delineamento
Leia maisTeste modificado de Tukey: avaliação do poder e eficiência
Teste modificado de Tukey: avaliação do poder e eficiência Paulo César de Resende Andrade 1 Alailson França Antunis 1 Douglas Mendes Cruz 1 Jéssica Rodrigues Andrade 1 Valdeane Figueiredo Martins 1 1 Introdução
Leia maisMedidas de Dispersão ou variabilidade
Medidas de Dispersão ou variabilidade A média - ainda que considerada como um número que tem a faculdade de representar uma série de valores - não pode, por si mesma, destacar o grau de homogeneidade ou
Leia maisProcedimento de comparações múltiplas baseado na distribuição F e sua implementação no pacote Experimental Designs
Procedimento de comparações múltiplas baseado na distribuição F e sua implementação no pacote Experimental Designs Mariani Tabarim Vieira 1 2 Patrícia de Siqueira Ramos 3 Eric Batista Ferreira 4 1 Introdução
Leia maisEXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA. Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari
EXPERIMENTAÇÃO ZOOTÉCNICA Profa. Dra. Amanda Liz Pacífico Manfrim Perticarrari amanda@fcav.unesp.br TESTE DE DUNCAN TESTE DE DUNCAN O teste de Duncan também pode ser usado como um complemento do Teste
Leia mais