Energias renovables
Páginas: 15 (3513 palabras)
Publicado: 31 de agosto de 2010
FACULTAD DE INGENIERÍA
EXAMEN DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS
MAYO 2010
1. Marcar la respuesta correcta a cada una de las afirmaciones siguientes:
1. Para aumentar la confiabilidad hay que aumentar el número de muestras. V F
En la formula de desviación estándar tenemos en el denom. (n-1) a mayor muestras mas pequeña la desviación estándar o varianza y menor el error
2. Con los modelosde ANOVA se pueden comparar más de dos muestras a la vez. V F
Uno compara grupos de muestras.
3. Y también más de un factor, con varias muestras a la vez. V F
4. En ANOVA se pueden usar muestras de diferente tamaño. V F
En modelos desbalanceados.
5. Los CM entre y dentro, sumados, son igual a los CM totales. V F
Los cuadrados medios no se suman (CM= son estimaciones devarianzas) se usan cuando se quiere predecir la variación de un experimento igual al que vamos hacer. el valor esperado es sigma cuadrado medios del error, las pruebas posanova toman dicha varianza CM del error para ver que tan grande o pequeña es.
6. Con el Cuadro de ANOVA se pueden presentar los resultados en forma resumida. V F
7. La distribución teórica del F es una distribuciónChi-Cuadrado. V F
La F nace de un h cuadrado
8. Las comparaciones múltiples se pueden usar en el Modelo de efectos fijos y aleatorios. V F.
Solo para efectos fijos, pues para los efectos aleatorios no se hace prueba post anova con el efecto fijo se comparan medias y para efectos aleatorios se comparan varianzas.
9. Las pruebas de comparaciones múltiples solo sirven para comparacionesplaneadas. V F
Las planeadas son a priori (pruebas ortogonales) las pruebas múltiples no necesitan ser planeadas por lo se comparan todas contra todas.
10. En comparaciones no planificadas solo se pueden usar comparaciones de contrastes ortogonales. V F
Contrario al punto anterior.
11. El modelo de Tukey-Kramer se usa cuando hay tamaños muestrales diferentes. V F
Tukey solo es paradiseños balanceados y Tukey-Kramer es para diseños desbalanceados y la diferencia de las dos es el estadístico de la prueba.
12. El ANOVA de dos factores puede ser con o sin repetición V F
Como tenemos dos factores y es el caso donde podemos decir que no se pueda hacer repeticiones si no hay grafico de iteraciones (si no hay iteración significativa) hay opción de enviar eso al error y tener elanálisis de varianza (en análisis de varianza se comparan tratamientos) para poderlo enviar al error hay que estar seguro de que no hay iteración. En un experimento factorial que no se tiene repeticiones hay que hacer el grafico para analizar la iteración.
13. Los modelos con repetición permiten analizar mejor los datos. V F
14. Los modelos con repetición permiten detectar el fenómeno deinteracción. V F
15. La SC total es la suma de las SC dentro y entre las muestras. V F
16. Cada CM se calcula dividiendo los SC por sus respectivos grados de libertad. V F
Cuando vemos el análisis de varianza, lo único que se calcula es la suma de cuadrados, los grados de libertad, luego los cuadrados medios.
17. Los estadígrafos F para cada factor son el cociente de sus CM respectode CMerror V F
18. En los bloques aleatorizados se puede detectar la interacción. V F
Si b = r el # de bloques es igual # de repeticiones y nos quedamos con 0 grados de libertad
19. El modelo no paramétrico Kruskal-Wallis equivalente a un D.C.A . V F
20. El modelo no paramétrico de Friedman se puede usar en D.B.C.A. V F
2. Responda las siguientes preguntas:
Para los modelos dediseño D.C.A, D.B.C.A. CON Y SIN ESTRUCTURA FACTORIAL
1. Explique cómo se diseña un experimento
Para un DCA sin estructura factorial le definimos el factor (tiene un solo factor), luego definimos los niveles y el modelo, luego definimos los tratamientos y la unidad experimental que debe ser homogénea y aleatoria, luego la variable de respuesta después de ser planteado el...
EXAMEN DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS
MAYO 2010
1. Marcar la respuesta correcta a cada una de las afirmaciones siguientes:
1. Para aumentar la confiabilidad hay que aumentar el número de muestras. V F
En la formula de desviación estándar tenemos en el denom. (n-1) a mayor muestras mas pequeña la desviación estándar o varianza y menor el error
2. Con los modelosde ANOVA se pueden comparar más de dos muestras a la vez. V F
Uno compara grupos de muestras.
3. Y también más de un factor, con varias muestras a la vez. V F
4. En ANOVA se pueden usar muestras de diferente tamaño. V F
En modelos desbalanceados.
5. Los CM entre y dentro, sumados, son igual a los CM totales. V F
Los cuadrados medios no se suman (CM= son estimaciones devarianzas) se usan cuando se quiere predecir la variación de un experimento igual al que vamos hacer. el valor esperado es sigma cuadrado medios del error, las pruebas posanova toman dicha varianza CM del error para ver que tan grande o pequeña es.
6. Con el Cuadro de ANOVA se pueden presentar los resultados en forma resumida. V F
7. La distribución teórica del F es una distribuciónChi-Cuadrado. V F
La F nace de un h cuadrado
8. Las comparaciones múltiples se pueden usar en el Modelo de efectos fijos y aleatorios. V F.
Solo para efectos fijos, pues para los efectos aleatorios no se hace prueba post anova con el efecto fijo se comparan medias y para efectos aleatorios se comparan varianzas.
9. Las pruebas de comparaciones múltiples solo sirven para comparacionesplaneadas. V F
Las planeadas son a priori (pruebas ortogonales) las pruebas múltiples no necesitan ser planeadas por lo se comparan todas contra todas.
10. En comparaciones no planificadas solo se pueden usar comparaciones de contrastes ortogonales. V F
Contrario al punto anterior.
11. El modelo de Tukey-Kramer se usa cuando hay tamaños muestrales diferentes. V F
Tukey solo es paradiseños balanceados y Tukey-Kramer es para diseños desbalanceados y la diferencia de las dos es el estadístico de la prueba.
12. El ANOVA de dos factores puede ser con o sin repetición V F
Como tenemos dos factores y es el caso donde podemos decir que no se pueda hacer repeticiones si no hay grafico de iteraciones (si no hay iteración significativa) hay opción de enviar eso al error y tener elanálisis de varianza (en análisis de varianza se comparan tratamientos) para poderlo enviar al error hay que estar seguro de que no hay iteración. En un experimento factorial que no se tiene repeticiones hay que hacer el grafico para analizar la iteración.
13. Los modelos con repetición permiten analizar mejor los datos. V F
14. Los modelos con repetición permiten detectar el fenómeno deinteracción. V F
15. La SC total es la suma de las SC dentro y entre las muestras. V F
16. Cada CM se calcula dividiendo los SC por sus respectivos grados de libertad. V F
Cuando vemos el análisis de varianza, lo único que se calcula es la suma de cuadrados, los grados de libertad, luego los cuadrados medios.
17. Los estadígrafos F para cada factor son el cociente de sus CM respectode CMerror V F
18. En los bloques aleatorizados se puede detectar la interacción. V F
Si b = r el # de bloques es igual # de repeticiones y nos quedamos con 0 grados de libertad
19. El modelo no paramétrico Kruskal-Wallis equivalente a un D.C.A . V F
20. El modelo no paramétrico de Friedman se puede usar en D.B.C.A. V F
2. Responda las siguientes preguntas:
Para los modelos dediseño D.C.A, D.B.C.A. CON Y SIN ESTRUCTURA FACTORIAL
1. Explique cómo se diseña un experimento
Para un DCA sin estructura factorial le definimos el factor (tiene un solo factor), luego definimos los niveles y el modelo, luego definimos los tratamientos y la unidad experimental que debe ser homogénea y aleatoria, luego la variable de respuesta después de ser planteado el...
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