Trabalho

Em termos de prova, será uma prova teórica, com poucos cálculos, visto que a construção de diagramas de dispersão e gráficos de controle levam muito tempo (vou cobrar isso em listas de exercícios). Em seus estudos até a prova foquem nos CONCEITOS de capacidade de processos (Cp  e 1/Cp - veremos isso hoje), o que significa, o conceito de perda relacionada, etc. Elementos de um gráfico de controle, como são calculados, o que significam. Variação dentro e entre amostras, vistos nos gráficos X-barra/R e conceitos básicos de regressão (estude as saídas do Action e Minitab para regressão), conforme vimos em sala. 

 

Em termos de regressão, Olha um exemplo aqui, do Action.  

O que você acha desse ajuste ? 

Qual o modelo ajustado ? 

Os parâmetros pode sem considerados nulos ?

 

 

Coeficientes
Preditor	Estimativa	Desvio Padrão	Estat. T	P-valor
Intercepto	138,8799738	33,1178331	4,19351028	0,001246196
X	-0,322708819	0,31459258	-1,02579921	0,325220692
Desvio Padrão dos Resíduos	Graus de Liberdade	R^2	R^2 Ajustado
2,907947072	12	0,080619271	0,00400421

 

 

Será mais ou menos assim.

 

 

Forte abraço e bons estudos. Mas se vc deixou para estudar em cima da hora, vai ficar difícil.

 

 

PROCESSO – Conjuntos de ações ao longo do tempo com um objetivo comum (transformação)

CONTROLE – Ação planejada com um resultado esperado

CONTROLE ESTATISTICO – Coloca-se fronteiras ao processo,LC, Submete-se o processo a determinadas referencias ,LC, calculadas com base no comportamento (media) do processo, separa a variação natural da não natural.

PERDA – Fora das Especificações, LSE,LIE.

CP – CAPACIDADE DO PROCESSO – Quantas vezes a especific. é maior que a variabilidade.

1/cp – Proporção de especificação que a variabilidade ocupa(Fazer dentro da Especi.)

1. Incapaz / 1-1,33 + - /1,33+1,67 / 1,67 acima- capaz

[pic 1]

• Analisando a primeira tabela (Tabela da Anova) concluímos que as variáveis Tempo e Dose_de_íons são significativas para o modelo uma vez que o p-valor para os dois coeficientes foram menores do que [pic 2]=5%.   
• A segunda tabela apresenta uma análise descritiva dos resíduos do modelo, contendo os valores dos quartis, máximos e mínimos, média e mediana.
• Na terceira tabela (Coeficientes) temos as estimativas do intercepto e dos coeficientes relacionados às variáveis de entrada. Como o coeficiente da variável tempo é positivo, concluímos que no intervalo da análise, um aumento deste provoca aumento também no ganho do transistor. Já com relação à variável dose, como seu coeficiente é negativo, concluímos que no intervalo da análise, um aumento dela provoca diminuição no ganho do transistor. A tabela apresenta também os p-valores para cada coeficiente, em que a hipótese nula é que o coeficiente é não significativo. Como os valores calculados foram menores do que [pic 3]=5%, rejeitamos a hipótese nula, o que significa que o intercepto e as variáveis de entrada são importantes para o modelo.
• A quarta tabela apresenta o valor de [pic 4] Ajustado em que podemos ter uma idéia da qualidade do ajuste. Dado seu valor, de 0,9762, temos que cerca de [pic 5] da variabilidade dos dados é explicada pelo modelo de regressão ajustado, e assim, temos um indício de que o modelo se ajustou bem ao conjunto de dados.

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