Diseño experimental

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Diseño Experimental
Angélica P. Quintero Alvarado

Regresión simple - porcentaje de contaminación vs. árboles plantados
En este momento la contaminación ambiental es un problema evidente, por esta razón un grupo de científicos en los cuales se encontraban biólogos ambientales, realizaron un experimento en el parque natural Chingaza , sabiendo de antemano que la presenciade arboles ayudan a contrarrestar la cantidad de dióxido de carbono por la producción de oxigeno, también se evaluó el resultado de la temperatura en estas condiciones ,la temperatura en Chingaza mensual es de 8.8 ºC oscilando entre 4 ºC a 21 ºC grados.
X: número de árboles plantados
Y: Porcentaje de contaminación ambiental.

Número de árboles plantados |Porcentaje de contaminación ambiental | Temperatura |
5 | 95 | 25.5 |
8 | 90 | 25 |
14 | 87 | 24 |
20 | 85 | 23.5 |
40 | 75 | 22.5 |
55 | 67 | 22.3 |
68 | 60 | 21.8 |
75 | 52 | 21.3 |
84 | 49 | 20.5 |
100 | 30 | 20.2 |
90 | 20,10 | 19 |



1. Al comparar los modelos observamos que el modelo clásico que mejor se ajusta es el modelo lineal, al comparar el R2el modelo lineal representa el porcentaje más alto de coeficiente de determinación explicando así la proporción de la varianza dada por el modelo.

COMPARASION DE MORELOS ALTERNATIVOS

Model Correlation R-Squared
--------------------------------------------------
Linear -0,9888 97,78%
Square root-Y -0,974394,92%
Square root-X -0,9637 92,86%
Exponential -0,9509 90,43%
Logarithmic-X -0,9131 83,38%
Reciprocal-Y 0,8795 77,36%
Multiplicative -0,8387 70,34%
Reciprocal-X 0,7536 56,79%
S-curve 0,6650 44,22%
Double reciprocal-0,5606 31,43%
Logistic <no fit>
Log probit <no fit>
--------------------------------------------------

A). Análisis Modelo lineal: Y = a + b*X

-----------------------------------------------------------------------------
Variable dependiente: porcentaje de contaminación
Variable Independiente: arboles plantados-----------------------------------------------------------------------------
Standard T
Parameter Estimate Error Statistic P-Value
-----------------------------------------------------------------------------
Intercept 97,5625 1,85412 52,6193 0,0000
Slope -0,609008 0,032466 -18,75830,0000
-----------------------------------------------------------------------------

Analysis of Variance
-----------------------------------------------------------------------------
Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value
-----------------------------------------------------------------------------
Model3938,46 1 3938,46 351,87 0,0000
Residual 89,5423 8 11,1928
-----------------------------------------------------------------------------
Total (Corr.) 4028,0 9

Correlation Coefficient = -0,988823
R-squared = 97,777 percent
R-squared (adjusted for d.f.) = 97,4991 percent
Standard Error of Est. = 3,34556
Meanabsolute error = 2,35416
Durbin-Watson statistic = 1,4061 (P=0,0637)
Lag 1 residual autocorrelation = 0,0478455

B.) MODELO AJUSTADO:

Porcentaje de contaminación = 97,5625 - 0,609008*árboles plantados

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,01, existe una relación estadísticamente significativa entre PORCENTAJE DECONTAMINACION y ARBOLES PLANTADOS con un nivel de...
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