Adicionar pontos axiais

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Adicione pontos axiais a um experimento a fim de estimar termos quadrados a fatores. É possível adicionar pontos axiais a experimentos fatoriais de 2 de níveis e experimentos de Plackett-Burman, se esses experimentos tiverem somente fatores contínuos. Esta modificação altera o experimento de um experimento fatorial para um experimento de superfície de resposta central composto. Para obter mais informações, vá para O que são experimentos de superfície de resposta, experimentos centrais compostos e experimentos Box-Behnken?.

Valor de Alfa

Alfa (α) é a distância, em unidades codificadas, de cada ponto axial (também chamado ponto de estrela) e o centro em um experimento central composto. Alfa, juntamente com o número de pontos centrais, determina se um experimento pode estar disposto ortogonalmente em blocos e se é rotativo. Para obter mais informações, vá para O que é alfa (α) em um experimento central composto?. Escolha uma das seguintes opções para especificar o valor de alfa.

  • Padrão (rotativo se possível): o Minitab determina o valor de alfa (α) com base no número de pontos de extremidade no experimento. O valor padrão de α fornece rotação sempre que possível. Alfa (α) depende do número de pontos não centrais no experimento. Os valores de fatores nos pontos axiais estão além dos níveis altos e baixos atuais para os fatores.
  • Face Centrada: o Minitab gera um experimento centralizado na face (α = 1). Os valores de fatores nos pontos axiais são iguais aos níveis alto e baixo para o fator. Os pontos axiais centralizados na face são comuns quando os valores altos e baixos são tão extremos quanto os fatores podem ser. Por exemplo, para um determinado experimento, os níveis alto e baixo para os fatores são os níveis mais extremos que são considerados seguros para uma execução. Assim, o engenheiro que planeja o experimento define os pontos axiais nos valores atuais alto e baixo.
  • Padrão: Insira o seu próprio valor de α, em unidades codificadas. Em unidades codificadas, os níveis alto e baixo dos fatores são +1 e -1. É comum a ocorrência de níveis personalizados quando os níveis rotativos são inviáveis, mas é possível a ocorrência de valores maiores do que os níveis altos e baixos atuais para os fatores. Por exemplo, um engenheiro quer que os pontos axiais sejam rotativos, mas os níveis rotativos são tão extremos, de forma que as configurações não são viáveis. O engenheiro insere o valor máximo viável em unidades codificadas.
Adicionar os seguintes números de pontos centrais (para o bloco axial)
Insira um número inteiro positivo para adicionar pontos centrais ao bloco axial. Há várias razões pelas quais a adição de pontos centrais ao seu experimento se mostra interessante. Para obter mais informações, vá para Como o Minitab adiciona pontos centrais a um experimento fatorial de dois níveis ou Devo incluir pontos centrais em um experimento de superfície de resposta?.

Exemplo da adição de pontos axiais

Por exemplo, um engenheiro planeja um experimento sequencial e começa com um projeto fatorial de 2 níveis. A análise desse experimento sugere que a relação entre os fatores e a variável de resposta tem curvatura. Então, o engenheiro usa Modificação do Experimento para adicionar pontos axiais ao experimento a fim de adicionar ensaios para modelar a curvatura.

Antes da modificação

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
OrdemPad OrdemEns PtCentral Blocos Pressão Injeção Resfriamento Resistência
4 1 1 1 150,000 100,000 50,0000 22,7001
1 2 1 1 75,000 85,000 50,0000 5,7349
2 3 1 1 150,000 85,000 25,0000 22,7105
6 4 0 1 112,500 92,500 37,5000 12,8237
7 5 0 1 112,500 92,500 37,5000 18,8239
3 6 1 1 75,000 100,000 25,0000 5,7751
5 7 0 1 112,500 92,500 37,5000 12,8233

Após a modificação

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
OrdemPad OrdemEns PtCentral Blocos Pressão Injeção Resfriamento Resistência
4 1 1 1 150,000 100,000 50,0000 22,7001
1 2 1 1 75,000 85,000 50,0000 5,7349
2 3 1 1 150,000 85,000 25,0000 22,7105
6 4 0 1 112,500 92,500 37,5000 12,8237
7 5 0 1 112,500 92,500 37,5000 18,8239
3 6 1 1 75,000 100,000 25,0000 5,7751
5 7 0 1 112,500 92,500 37,5000 12,8233
8 8 −1 2 59,467 92,500 37,5000  
9 9 −1 2 165,533 92,500 37,5000  
10 10 −1 2 112,500 81,893 37,5000  
11 11 −1 2 112,500 103,107 37,5000  
12 12 −1 2 112,500 92,500 19,8223  
13 13 −1 2 112,500 92,500 55,1777  

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