Practica De Laboratorio Integral

RESULTADOS

ECUACION DE ANTOINE

Regresión no lineal: lnPsat = A - B / (C + T)

* ADVERTENCIA * Criterio de convergencia no alcanzado: desplazamiento relativo alcanzado = 1.99827.

MétodoAlgoritmo Gauss-Newton
Iteraciones máx. 200
Tolerancia 0.00001

Valores iniciales de los parámetros

Parámetro Valor
A 18
B 3626
C-34

Ecuación

lnPsat = 28.58 - 28433.1 / (865.343 + T)

Cálculos del parámetro EE de Parámetro Estimar estimado
A 28.6 1247
B 28433.1 2955498
C865.3 61607

lnPsat = A - B / (C + T)

Falta de ajuste

No hay réplicas.
Minitab no puede realizar la prueba de falta de ajuste basándose en el error
puro.

Resumen

Iteraciones200
SSE final 0.117785
DFE 6
MSE 0.0196308
S 0.140110

* ADVERTENCIA * Algunos estimados de parámetros están altamente correlacionados. Consideresimplificar la función de expectativa o transformar los predictores o los parámetros para reducir las colinealidades.

Línea ajustada: lnPsat vs. T

Regresión no lineal: lnPsat = A - B / (C + T)* ADVERTENCIA * Criterio de convergencia no alcanzado: desplazamiento relativo alcanzado = 1.99944.

Método Algoritmo Gauss-Newton
Iteraciones máx. 200
Tolerancia0.00001

Valores iniciales de los parámetros Parámetro Valor
A 28
B 28433
C 865

Ecuación lnPsat = 35.8948 - 50602.1 / (1303.12 + T)

Cálculos delparámetro EE de Parámetro Estimar estimado
A 35.9 4079
B 50602.1 13242216
C 1303.1 212388

lnPsat = A - B / (C + T)

Falta de ajuste

No hay réplicas.Minitab no puede realizar la prueba de falta de ajuste basándose en el error
puro.

Resumen

Iteraciones 200
SSE final 0.358725
DFE 6
MSE 0.0597875
S...