Ejemplo Montgomery
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Integrantes: Maite Estupiñan Chaw Johnny Bailon Andrade Full Factorial Design Factors: 3 Base Design: 3. 8 Runs: 16 Replicates: 2 Blocks: 1 Center pts (total): 0 All terms are free from aliasing. Factorial Regression: respuesta versus carbonatacio. presion. velocidad Analysis of Variance Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Model 7 73,0000 10,4286 16,69 0,000 Linear 3 68,5000 22,8333 36,53 0,000 carbonatacio 1 36,0000 36,0000 57,60 0,000 presion 1 20,2500 20,2500 32,40 0,000 velocidad 1 12,2500 12,2500 19,60 0,002 2-Way Interactions 3 3,5000 1,1667 1,87 0,214 carbonatacio*presion 1 2,2500 2,2500 3,60 0,094 carbonatacio*velocidad 1 0,2500 0,2500 0,40 0,545 presion*velocidad 1 1,0000 1,0000 1,60 0,242 3-Way Interactions 1 1,0000 1,0000 1,60 0,242 carbonatacio*presion*velocidad 1 1,0000 1,0000 1,60 0,242 Error 8 5,0000 0,6250 Total 15 78,0000 Model Summary S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred) 0,790569 93,59% 87,98% 74,36% Coded Coefficients Term Effect Coef SE Coef T-Value P-Value VIF Constant 1,000 0,198 5,06 0,001 carbonatacio 3,000 1,500 0,198 7,59 0,000 1,00 presion 2,250 1,125 0,198 5,69 0,000 1,00 velocidad 1,750 0,875 0,198 4,43 0,002 1,00 carbonatacio*presion 0,750 0,375 0,198 1,90 0,094 1,00
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Montgomery
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Integrantes: Maite Estupiñan Chaw Johnny Bailon Andrade
Full Factorial Design
Factors: 3 Base Design: 3. 8Runs: 16 Replicates: 2Blocks: 1 Center pts (total): 0
All terms are free from aliasing.
Factorial Regression: respuesta versus carbonatacio. presion. velocidad
Analysis of Variance
Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-ValueModel 7 73,0000 10,4286 16,69 0,000 Linear 3 68,5000 22,8333 36,53 0,000 carbonatacio 1 36,0000 36,0000 57,60 0,000 presion 1 20,2500 20,2500 32,40 0,000 velocidad 1 12,2500 12,2500 19,60 0,002 2-Way Interactions 3 3,5000 1,1667 1,87 0,214 carbonatacio*presion 1 2,2500 2,2500 3,60 0,094 carbonatacio*velocidad 1 0,2500 0,2500 0,40 0,545 presion*velocidad 1 1,0000 1,0000 1,60 0,242 3-Way Interactions 1 1,0000 1,0000 1,60 0,242 carbonatacio*presion*velocidad 1 1,0000 1,0000 1,60 0,242Error 8 5,0000 0,6250Total 15 78,0000
Model Summary
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)0,790569 93,59% 87,98% 74,36%
Coded Coefficients
Term Effect Coef SE Coef T-Value P-Value VIFConstant 1,000 0,198 5,06 0,001carbonatacio 3,000 1,500 0,198 7,59 0,000 1,00presion 2,250 1,125 0,198 5,69 0,000 1,00velocidad 1,750 0,875 0,198 4,43 0,002 1,00carbonatacio*presion 0,750 0,375 0,198 1,90 0,094 1,00carbonatacio*velocidad 0,250 0,125 0,198 0,63 0,545 1,00presion*velocidad 0,500 0,250 0,198 1,26 0,242 1,00carbonatacio*presion*velocidad 0,500 0,250 0,198 1,26 0,242 1,00
Regression Equation in Uncoded Units
respuesta = -226 + 21,0 carbonatacio + 7,80 presion + 1,080 velocidad - 0,750 carbonatacio*presion - 0,1050 carbonatacio*velocidad - 0,0400 presion*velocidad + 0,00400 carbonatacio*presion*velocidad
Gráficas
10-1
99
90
50
10
1
Residual
Perc
ent
6420-2
1,0
0,5
0,0
-0,5
-1,0
Fitted Value
Res
idua
l
1,00,50,0-0,5-1,0
6,0
4,5
3,0
1,5
0,0
Residual
Freq
uenc
y
16151413121110987654321
1,0
0,5
0,0
-0,5
-1,0
Observation Order
Res
idua
l
Normal Probability Plot Versus Fits
Histogram Versus Order
Residual Plots for respuesta
carbonatacio 11presion 27,5velocidad 225
Hold Values
0111
0
2
10111 52 ,021
27,5
52 ,0
0,03
5
2
4
atseupser
noiserp
oicatanobrac
0111
0
2
10111 20021
42202
200
42402
2
4
atseupser
dadicolev
oicatanobrac
0,52 5,72
0,0
1,2
,2 4
52 0,52 5,72 0020,03
24
022002
24024
,2 4
6,3
atseupser
dadicolev
noiserp
atseupser fo stolP ecafruS
carbonatacio 11presion 27,5velocidad 225
Hold Values
presion*carbonatacio
12,011,511,010,510,0
30,0
27,5
25,0
velocidad*carbonatacio
12,011,511,010,510,0
240
220
200
velocidad*presion
30,027,525,0
240
220
200
> – – – – – < -1
-1 00 11 22 33 4
4
respuesta
Contour Plots of respuesta
velocidad 225Hold Values
1011
0
2
1052 ,0
21
,72 5
0,03
4
atseupser
noiserp
oicatanobrac
urface Plot of respuesta vs presion.S carbonatacio
Optimizado
Response Optimization: respuesta
Parameters
Response Goal Lower Target Upper Weight Importancerespuesta Target -3 0 6 1 1
Solution
respuesta CompositeSolution carbonatacio presion velocidad Fit Desirability1 11,6 25 200 0,0000000 1
CurHigh
Low
D: 1,000Optimal
Predict
d = 1,0000
Targ: 0,0
respuest
y = 0,0
200,0
250,0
25,0
30,0
10,0
12,0presion velocidacarbonat
[11,60] [25,0] [200,0]
