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Diseño de Experimentos - Proyecto7 - Estadistica Aplicada Parte2, Apuntes de Estadística Aplicada

Apuntes de Estadística Aplicada. Facultad de Ingenieria Industrial. Evaluar la factibilidad técnica de utilizar carbón activado como soporte para una cepa de Pseudomona aureoginosa con la finalidad de diseñar un biorreactor de columnas empacadas para la biosorción de metales pesados (Pb).

Tipo: Apuntes

2012/2013

Subido el 30/04/2013

Angel_89
Angel_89 🇲🇽

4.4

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37 documentos

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Ho: (BC)JK = 0
Ha: (BC)JK ≠ 0 al menos 1
F0 = 82.81062
F.01, 1, 8 =11.26
Criterio de rechazo Fo > F.01, 1, 8
Se rechaza la Ho con un 99% de confianza
Conclusión:
La interacción BC si afecta a mi variable objetivo, %
remoción
PRUEBAS DE HIPOTESIS
docsity.com
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¡Descarga Diseño de Experimentos - Proyecto7 - Estadistica Aplicada Parte2 y más Apuntes en PDF de Estadística Aplicada solo en Docsity!

Ho: (BC)JK = 0Ha: (BC)JK ≠ 0 al menos 1F0 = 82.81062F.01, 1, 8 =11.26Criterio de rechazo Fo > F.01, 1, 8Se rechaza la Ho con un

99% de confianza

PRUEBAS DE HIPOTESISConclusión:La interacción BC si afecta a mi variable objetivo, %remoción

Ho: (A)I = 0Ha: (A)i≠ 0 al menos 1F0 = 2761.065F.01, 1, 8 =11.26Criterio de rechazo Fo > F.01, 1, 8Se rechaza la Ho con un

99% de confianza

PRUEBAS DE HIPOTESISConclusión:El factor principal A, las ppm, si afectasignificativamente al % de remocion de plomo

Ho: (C)K = 0Ha: (C)K≠ 0 al menos 1F0 = 2761.065F.01, 1, 8 =11.26Criterio de rechazo Fo > F.01, 1, 8Se rechaza la Ho con un

99% de confianza

PRUEBAS DE HIPOTESISConclusión:El factor C, el pH, si afecta significativamente a mimodelo

Podemos observar como en totaltenemos 30 observaciones,porque tenemos un modelo con dos factoresde dos niveles con 6 replicas y6 puntos centrales.

•Los datos se distribuyen normal•Observamos^ como varia el % remoción según los niveles•Posible curvatura

Aquí podemos observar los efectos,negativos o positivos, significativos.Estas graficas nos muestran que nuestrosdos efectos no están dentrode la recta de error

Podemos observar comolas ppm^ entre mayor es,aumenta el % deremoción, si que si tieneun efecto positivo segúnnuestra recta

Podemos observar comoel Ph si tiene un efectonegativo en la remociónde material, entre mayores el Ph menos es el %de remoción

Se muestra la^ interacción entre el pH y las ppm. Observamosque para un nivel bajo de ppm debemos tener un pH de 3 ycuando tenemos un nivel alto de ppm hay que usar

un pH de 5 docsity.com

Los residuales se distribuyen normal, no existe

ningún sesgo

Los residuales tienen unadistribución normal

Al analizar todos estos datos y graficas, nosdamos cuenta que el modelo anterior estacorrecto de forma que si refleja estosmismos cambios, pero ahora veremos pormedio de los puntos centrales si existecurvatura, para poder agregar a nuestromodelo las variables faltantes, y si no la haypodremos descartarla con pruebas

estadísticas.

H0: No existe curvaturaHa: Existe curvaturaFo=28.7830756F.01, 1, 25 =7.77Criterio de Rechazo si F0> F.01, 1, 25 ^ Se rechaza la hipótesis nula con 99% deconfianza

ConclusiónExiste curvaturaen nuestro modelo,existe evidenciaque comprueba quehay unmáximo o unmínimo entre losniveles extremosde los factores. docsity.com

Conclusiones Llegamos a la conclusión en nuestro proyecto que en realidad lasrpm no afectaban tanto a la remoción del plomo en eltratamiento de aguas, por los datos que pudimos analizar vimosque lo mas importante para la remoción del plomo son laspartes por millón de este mismo, al igual es significativo el nivelde pH que se este utilizando, tomando encuentra la curvaturaya representada en nuestro modelo.

Para obtener una optima remoción