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Planejamento e Análise de Experimentos


Código: EST006

Período: 6º

Pré-requisitos: -

Carga Horária Teórica: 60h

Carga Horária Prática: -

Carga Horária Total: 60h

Créditos: 04



Introdução

Capacitação dos alunos em metodologia estatística de planejamento de experimentos e análise de dados experimentais, focalizando o desenvolvimento e otimização de processos industriais.




Conteúdo Programático e Cronograma

1 - Introdução

  • 1.1 - O processo de aprendizagem e o papel do planejamento de experimentos.
  • 1.2 - Princípios básicos.
  • 1.3 – Como usar técnicas estatísticas em experimentação.


2 - Comparação de dois tratamentos

  • 2.1 - Conceitos estatísticos básicos.
  • 2.2 - Inferências sobre a diferença de médias: planejamentos aleatorizados e comparações emparelhadas.
  • 2.3 - Inferências sobre variâncias de populações normais.


3 - Comparações de vários tratamentos: A análise de variância com um fator

  • 3.1 – Análise de modelo de efeitos fixos: estimação, avaliação da adequação do modelo, comparações múltiplas e determinação do tamanho da amostra.
  • 3.2. Análise do modelo de efeitos aleatórios: estimação, avaliação de adequação do modelo e determinação do tamanho de amostra.


4 – Modelagem Empírica

  • 4.1. Modelos matemáticos
  • 4.2. Representação geométrica de relações empíricas
  • 4.3. Vantagens da abordagem seqüencial em investigações experimentais


5 – Análise de Regressão

  • 5.1. Introdução
  • 5.2. Regressão linear simples
  • 5.3. Estudo da adequação do modelo
  • 5.4. Regressão linear múltipla


6 – Planejamentos Fatoriais com Dois Níveis:

  • 6.1. Definição
  • 6.2. Efeitos principais e interações. Algoritmo de Yates
  • 6.3. Desvio padrão dos efeitos. Sua interpretação
  • 6.4. Formação de blocos
  • 6.5. Exemplos de aplicação


7 – Planejamentos Fatoriais Fracionados com Dois Níveis:

  • 7.1. Necessidade de fracionamento
  • 7.2. Construção e uso da fração metade
  • 7.3. O conceito de resolução
  • 7.4. O conceito de confundimento
  • 7.5. Planejamento de Resolução III, IV e V
  • 7.6. Planejamento de Plackett-Burman
  • 7.7. Exemplos de aplicação


8 – Determinação das Condições Ótimas: Metodologia de Superfície de Respostas

  • 8.1. Críticas ao método “uma variável de cada vez”...
  • 8.2. Determinação da direção de máxima inclinação
  • 8.3. Planejamento para ajustes de modelos de segunda ordem
  • 8.4. Tipos de superfície
  • 8.5. Exemplos de aplicação



Ementa

Comparação de tratamentos: análise de variância. Modelagem empírica. Planejamentos fatoriais com 2 níveis. Planejamentos fatoriais fracionados com 2 níveis. Análise de regressão. Determinação de condições ótimas: metodologia de superfície de resposta.




Metodologia de Ensino

Aulas expositivas, trabalhos em grupo e aulas práticas com utilização do Minitab.



Bibliografia Recomendada

BÁSICA:

AGUIAR, Silvio, DRUMOND, Fátima Brant & WERKEMA, Maria Cristina C. (1996). Análise de Variância: Comparação de Várias Situações. Volume 6 da série Ferramentas da Qualidade. Belo Horizonte: Fundação Christiano Ottoni, Escola de Engenharia, Universidade Federal de Minas Gerais.

AGUIAR, Silvio & WERKEMA, Maria Cristina C. (1996). Análise de Regressão: Como Entender o Relacionamento entre Variáveis de um Processo. Volume 7 da série Ferramentas da Qualidade. Belo Horizonte: Fundação Christiano Ottoni, Escola de Engenharia, Universidade Federal de Minas Gerais.

AGUIAR, Silvio & WERKEMA, Maria Cristina C. (1996). Otimização Estatística de Processos: Como Determinar a Condição de Operação de um Processo que Leve ao Alcance de uma Meta de Melhoria. Volume 9 da série Ferramentas da Qualidade. Belo Horizonte: Fundação Christiano Ottoni, Escola de Engenharia, Universidade Federal de Minas Gerais.


COMPLEMENTAR:

BOXK, G.E.P., HUNTER, W.G.: HUNTER J.S.. Statistics for Experimenters. New York: John Wiley, 1978.

BOXK, G.E.P., DRAPER, N.R. Empirical Model Building and Response Surfaces. New York: John Wiley, 1987.

HINES, W.W., MONTGOMERY, D.C. (1990), Probability and Statistics in Engincering and Management Sciences. 3 rd. ed. New York: John Wiley & Sons, Inc.

HOGG, R.V., LEDOLTER, J. (1992), Applied Statistics for Engineers and Physical Scientists. 2 nd. ed. New York: Macmillan Publishing Company.

MONTGOMERY, D. C. (1991), Design and Analysis of Experiments. 3 rd. ed. New York: John Wiley & Sons, Inc.

MONTGOMERY, D. C., PECK, E. A. Introduction to Linear Regression. New York: John Wiley, 1982.

MONTGOMERY, D. C., RUGER, G. C. (1995), Applied and Probability for Engineers. New York: John Wiley & Sons, Inc.

NETER, J., WASSERMAN, W & WHITMORE, G. A. (1993). Applied Statistics. 4 th. Ed. Boston: Allyn and Bacon.