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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.1980.tde-20220207-223005
Documento
Autor
Nombre completo
Francisco Ademar Costa
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 1980
Director
Título en portugués
Novo tipo de delineamento ortogonal adequado para a regressão polinomial do segundo grau
Palabras clave en portugués
DELINEAMENTO EXPERIMENTAL
REGRESSÃO POLINOMIAL
Resumen en portugués
Um novo tipo de delineamento foi desenvolvido para permitir o ajuste aos dados de um polinômio do segundo com duas variáveis independentes, de modo a oferecer maior flexibilidade na escolha dos delineamentos fatoriais, Foram usados dois fatores, cada um com sete níveis. O delineamento é composto por dois fatoriais de 2 x 2, sendo que no primeiro os níveis estão codificados em -1 e +1 e no segundo em -α e +α, acrescido pelos pontos (0; α√2), (0; -α√2), (α√2; 0), (-α√2; 0) e o ponto central é repetido até 8 vezes. Pesquisando-se a eficiência do delineamento em função do número de repetições do ponto central, chegamos à conclusão de que se deve de preferência utilizar somente um ponto central com α igual a 0,716332 de modo que o delineamento seja mais eficiente.
Título en inglés
A new type of orthogonal design applied to second degree polynomial regression
Resumen en inglés
A new design was developed specifically for fitting to data a second degree polynomial with two factors. Criteria in constructing the design were: higher number of levels of each factor, limited number of treatment combinations, and orthogonality of regression coefficients. Treatment combinations (except for the central point) are either at a distance of √2 or α√2 from the center. What interests is the value of α, which makes the design orthogonal as well as the efficiency of the design when more than one central point are used. Formulas were determined which estimate the variances, the estimates, and the sums of squares of the polynomial equation coefficients. It was verified that the variances of the polynomial regression coefficients are smaller when only one central point is used. In this case, α becomes equal to 0.716332.
 
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Fecha de Publicación
2022-02-07
 
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