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Diseño factorial 2k Mapa C

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Diseño factorial 2k Mapa Conceptual

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Mexico

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Diseño factorial 2k Mapa C
 

Diseño factorial 2k Mapa COnline version

Diseño factorial 2k Mapa Conceptual

by Fausto Noé Jiménez
1

La clasificación principal objeto de estudio del Diseño Factorial 2k, ¿cuales corresponde a la clasificación?

Escoge una o varias respuestas

2

Diseño que estudia k factores con 2 niveles cada uno, y donde se corren los 2 k posibles tratamientos. Son útiles cuando 2 <= k <= 5

3

Modelo que estudia el efecto de dos factores considerando dos niveles en cada uno.

4

Observar representación geométrica, corresponde a:

5

Espacio delimitado por los rangos de experimentación utilizados con cada factor; las conclusiones del experimento son válidas principalmente en esta región.

6

Una manera práctica de establecer los contrastes de cualquier efecto, sea principal o de interacción en el dise ño factorial 2k es mediante el auxilio de:

7

Es una manera práctica de obtener el contraste de cualquier efecto. Se construye a partir de la matriz de diseño, multiplicando las columnas que intervienen en la interacción calculada.

8

Representa los totales o sumas de las observaciones en cada tratamiento de un diseño 2k. Es la notación de:

Respuesta escrita

9

Observar imágen.

10

Observar imágen. Es una tabla resumen ANOVA para:

11

Observar imágen. Con el análisis de varianza de la tabla se sabe:

12

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar

13

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar la siguiente pregunta: Las preguntas principales que se quieren responder con el experimento son:

Escoge una o varias respuestas

14

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

15

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

16

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

17

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

18

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

19

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

20

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

21

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

22

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

Escoge una o varias respuestas

23

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar: Es útil ajustar un modelo de regresión a los datos experimentales con la finalidad de predecir el valor de Y en diferentes valores de los factores estudiados. Por ejemplo, en el caso del problema de la ranuradora, on el uso de valores codificados para los dos factores (xly x2), el modelo de regresión ajustado que describe el comportamiento de la vibración sobre cualquier punto está dado por:

24

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

25

Miden la proporción o porcentaje de variabilidad en los datos experimentales que es explicada por el modelo considerado.

26

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

27

En general, para fines de predicción se recomienda un coeficiente de de terminación ajustado de al menos 70%.

28

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

29

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

30

Un R2 bajo puede deberse a una o varias de las siguientes razones:

Escoge una o varias respuestas

31

Es la superficie que resulta de representar gráficamente el modelo ajustado, y describe el comportamiento de la respues- ta promedio en cada punto la región experimental.

32

Superficie de respuesta con curvas de nivel o isolíneas que permite ubicar los niveles de los factores sobre los cuales la variable de interés toma el mismo valor.

33

Es la diferencia entre el valor observado en cierto tratamiento y la respuesta predicha por el modelo para tal tratamiento.

34

Los supuestos del modelo de análisis de varianza deben verificarse antes de dar por válidas las conclusiones de la etapa de interpretación. La tabla de ANOVA supone que:

Escoge una o varias respuestas

35

Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar:

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