Diseño factorial 2k Mapa Conceptual
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La clasificación principal objeto de estudio del Diseño Factorial 2k, ¿cuales corresponde a la clasificación?
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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
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Modelo que estudia el efecto de dos factores considerando dos niveles en cada uno.
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Observar representación geométrica, corresponde a:
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Espacio delimitado por los rangos de experimentación utilizados con cada factor; las conclusiones del experimento son válidas principalmente en esta región.
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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:
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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.
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Representa los totales o sumas de las observaciones en cada tratamiento de un diseño 2k. Es la notación de:
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Observar imágen. Es una tabla resumen ANOVA para:
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Observar imágen. Con el análisis de varianza de la tabla se sabe:
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Lea y revise en planteamiento del problema con los resultados del experimento. Contestar
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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:
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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:
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Miden la proporción o porcentaje de variabilidad en los datos experimentales que es explicada por el modelo considerado.
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En general, para fines de predicción se recomienda un coeficiente de de terminación ajustado de al menos 70%.
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Un R2 bajo puede deberse a una o varias de las siguientes razones:
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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.
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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.
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Es la diferencia entre el valor observado en cierto tratamiento y la respuesta predicha por el modelo para tal tratamiento.
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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:
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