Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Kísérlettervezés témakör

Hasonló dokumentumok
4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal

4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal

2 p típusú teljes faktoros kísérleti tervek. Kísérlettervezés. Mit akarunk megtudni? mátrix-terv. a változók egyenkénti változtatása. x 3 x 2.

Mintapélda. Szivattyúperem furatának mérése tapintós furatmérővel. Megnevezés: Szivattyúperem Anyag: alumíniumötvözet

Critical mix. 15. példa. 2 égh. anyag. 1 oxigén. 3 ég-e. 2 van nincs 0 3 nincs van 0 4 van van 1. 1 nincs nincs 0

Regresszióanalízis. Lineáris regresszió

Tartalomjegyzék. dr. Lublóy László főiskolai docens. Nyomott oszlop vasalásának tervezése

TARTÓSZERKEZETEK II.-III.

ALKALMAZOTT MŰSZAKI HŐTAN

Minőségjavító kísérlettervezés

Villámvédelem 3. #5. Elszigetelt villámvédelem tervezése, s biztonsági távolság számítása. Tervezési alapok (norma szerint villámv.

9. GYAKORLAT STATISZTIKAI PRÓBÁK SPSS-BEN FELADATOK

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk

Miért kell az autók kerekén a gumit az időjárásnak megfelelően téli, illetve nyári gumira cserélni?

ACÉLSZÁL ERŐSÍTÉSŰ VASBETON GERENDÁK REPEDEZETTSÉGI ÁLLAPOTA CRACKIG BEHAVIOUR OF STEEL FIBRE REINFORCED CONCRETE BEAMS

Laplace transzformáció

2007- FDA Pharmaceutical Quality for the 21st Century A Risk-based Approach Progress Report

Kidolgozott minta feladatok kinematikából

Gyengesavak disszociációs állandójának meghatározása potenciometriás titrálással

TANULMÁNY A BETONBURKOLATOK HÚZÓSZILÁRDSÁGÁNAK FÁRADÁSÁRÓL TANULMÁNY BETONBURKOLATOK HAJLÍTÓ-HÚZÓSZILÁRDSÁGÁNAK FÁRADÁSA ISMÉTELT TERHELÉS HATÁSÁRA

1. MINTAFELADATSOR KÖZÉPSZINT JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

VARIANCIAANALÍZIS (ANOVA) véletlen faktorok esetén

Praktikus tippek: Lambdaszondák ellenőrzése és cseréje

Egyedi cölöp süllyedésszámítása

Proxy Cache Szerverek hatékonyságának vizsgálata The Performance of the Proxy Cache Server

Proxy Cache szerverek hatékonyság vizsgálata

A m becslése. A s becslése. A (tapasztalati) szórás. n m. A minta és a populáció kapcsolata. x i átlag

1. feladat Összesen: 12 pont

Kiszorítják-e az idősebb munkavállalók a fiatalokat a közszférában?

FPC-500 hagyományos tűzjelző központ

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ANOVA ( ) 2. χ σ. α ( ) 2. y y y p p y y = + + = + + p p r. Fisher-Cochran-tétel

VIII. Reinforced Concrete Structures I. / Vasbetonszerkezetek I. Dr. Kovács Imre PhD tanszékvezető főiskolai tanár

Családi állapottól függõ halandósági táblák Magyarországon

Tartalom Fogalmak Törvények Képletek Lexikon 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

FIZIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Maradékos osztás nagy számokkal

Azért jársz gyógyfürdőbe minden héten, Nagyapó, mert fáj a térded?

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Opkut 2. zh tematika

A maximálisan lapos esetben a hurokerősítés Bode diagramjának elhelyezkedése Q * p így is írható:

Az átviteli (transzfer) függvény, átviteli karakterisztika, Bode diagrammok

Dr. Kovács László - Dr. Váradi Sándor Pneumatikus szállítás a fluid emelõ függõleges szállítóvezetékében

GÉPÉSZETI ALAPISMERETEK

TAGUCHI ÉS SHAININ. Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

MINİSÉGBIZTOSÍTÁS 6. ELİADÁS Március 19. Összeállította: Dr. Kovács Zsolt egyetemi tanár

MÉRÉSI JEGYZŐKÖNYV M8. számú mérés Különböző alakú pillangószelepek veszteségtényezőjének vizsgálata

A 2006/2007. tanévi Országos középiskolai Tanulmányi Verseny második fordulójának feladatai és azok megoldásai f i z i k á b ó l. I.

Jeges Zoltán. The mystery of mathematical modelling

A következő angol szavak rövidítése: Advanced Product Quality Planning. Magyarul minőségtervezésnek szokás nevezni.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria

Atomfizika zh megoldások

= 450 kg. b) A hó 4500 N erővel nyomja a tetőt. c) A víz tömege m víz = m = 450 kg, V víz = 450 dm 3 = 0,45 m 3. = 0,009 m = 9 mm = 1 14

Hőátviteli műveletek példatár. Szerkesztette: Erdélyi Péter és Rajkó Róbert

Anyagátviteli műveletek példatár

Hidraulikatömítések minősítése a kenőanyag rétegvastagságának mérése alapján

Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ

Szent István Egyetem KÖZÉPMÉLY LAZÍTÓK MUNKÁJÁNAK AGROTECHNIKAI, TALAJFIZIKAI ÉS ENERGETIKAI JELLEMZİI. Doktori (Ph.D.) értekezés tézisei

Hőátviteli műveletek példatár

Trigonometria Megoldások. 1) Oldja meg a következő egyenletet a valós számok halmazán! (12 pont) Megoldás:

LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK MEGOLDÁSA BÁZISTRANSZFORMÁCIÓVAL. 1. Paramétert nem tartalmazó eset

Mindennapjaink. A költő is munkára

2011/2012 tavaszi félév 7. óra

Széchenyi István Egyetem MTK Szerkezetépítési és Geotechnikai Tanszék Tartók statikája I. Dr. Papp Ferenc RÚDAK CSAVARÁSA

HIPOTÉZISVIZSGÁLATOK, STATISZTIKAI PRÓBÁK. Hipotézisvizsgálat_Statisztikai próbák

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV

Ipari folyamatirányítás

FIZIKA EMELT SZINTŰ KÍSÉRLETEK 2011

1. SZAKASZ: Az anyag/keverék és a vállalat/vállalkozás azonosítása

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések

ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA KÖZLEKEDÉSGÉPÉSZ ISMERETEK EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA MINTAFELADATOK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK

függvény grafikonja milyen transzformációkkal származtatható az f0 : R R, f0(

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

A WEB SZERVER MEGHIBÁSODÁSÁNAK HATÁSA A PROXY CASH SZERVEREK HATÉKONYSÁGÁRA. Bérczes Tamás, Sztrik János Debreceni Egyetem, Informatikai Kar

Mérnökirodai szolgáltatásunk keretében további felvilágosítással, szakmai tanácsadással is állunk tisztelt ügyfeleink rendelkezésére.

Mechanika A kinematika alapjai

FELÜLETI HŐMÉRSÉKLETMÉRŐ ÉRZÉKELŐK KALIBRÁLÁSA A FELÜLET DŐLÉSSZÖGÉNEK FÜGGVÉNYÉBEN

a) A logaritmus értelmezése alapján: x 8 0 ( x 2 2 vagy x 2 2) (1 pont) Egy szorzat értéke pontosan akkor 0, ha valamelyik szorzótényező 0.

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen!

Segédlet a kísérlettervezés önálló feladat megoldásához

5. gyakorlat Teljesítménymodellezés Megoldások

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Abszolútértékes és Gyökös kifejezések

Aktív lengéscsillapítás. Másodfokú lengrendszer tesztelése.

Hatvani István fizikaverseny forduló megoldások. 1. kategória

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

A mérési eredmény megadása

Szinuszjel-illesztő módszer jeltorzulás mérésekhez 1. Bevezetés 2. A mérés elve

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki Kar Repülőgépek és hajók Tanszék

Tetszőleges mozgások

Számítógéppel irányított rendszerek elmélete hatodik házi feladat Beadási határidő:

Dinamika. F = 8 N m 1 = 2 kg m 2 = 3 kg

2) Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! (3pont)

1Érkezett : 1. A KÉRELMEZŐ ADATAI A kérelmező szervezet teljes neve: Magyaralmás Sportegyesület

H-1026 Budapest, Pasaréti út 83. Tel.: , Fax: info@invescom.hu

1. SZAKASZ: Az anyag/keverék és a vállalat/vállalkozás azonosítása

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉP SZINT Függvények

4. A bolygók mozgása 48 A TESTEK MOZGÁSA

Átírás:

Gyakorló feladatok a Kíérletek tervezée é értékelée c. tárgyól Kíérlettervezé témakör. példa Nitrálái kíérleteken a kitermelét az alái faktorok függvényéen vizgálták:. a alétromav-adagolá idee [h]. a reagáltatá idee [h] 3. indulákor a megelőző arzól van-e maradék a reaktoran [van/ninc] A méréi eredményeket (a reakció kitermelée, %) az alái tálázat tartalmazza: ninc maradék van maradék HNO3 ead. reakcióidő idee h 7h h 7h 0.5h 87. 88.4 86.7 89. 4h 8.0 83.0 83.4 83.7 (a) Imere föl a kíérleti tervet! Ada meg a faktorok típuát, aló, felő, valamint alapzintük értékét é a variáció intervallumot! () Értékele ki a tervet, íra fel a redukált modellt! (c) Értékele ki a tervet, é vizgála meg az együtthatók zignifikanciáát 5%-o zignifikanciazinten, ha egy korái hozú kíérletorozatól rendelkezére áll egy 0 zaadági fokú zóránégyzet: y = 0.5! Redukála ezerint i a modellt (azaz hagya ki a nem zignifikán tagokat)! (d) Milyen kitermelére zámítana h eadagolái időnél é 6h reakcióidőnél, amennyien indulákor a megelőző arzól ninc maradék a reaktoran? Megoldá (a) Kétzinte, háromfaktoro terv, tehát 3 terv. A alétromav-adagolá idee é a reagáltatá idee mennyiégi faktor, az pedig, hogy van-e a reaktoran maradék vagy em minőégi faktor. A továi zámoláokat egítendő íruk át a tervet a zokáo formára:

eadagolái idő reakcióidő maradék 3 kitermelé * 0.5 ninc - - - 87. + 4.0 ninc + - - 8.0-3 0.5 7 ninc - + - 88.4-4 4.0 7 ninc + + - 83.0 + 5 0.5 van - - + 86.7 + 6 4.0 van + - + 83.4-7 0.5 7 van - + + 89. - 8 4.0 7 van + + + 83.7 + Faktorok z z z3 eadagolái idő reakcióidő van-e maradék min z (-) 0.5 ninc z ma (+) 4 7 van z 0.5 4.5 z.75.5 () A hatáok eclée: Például a eadagolái időre: h y 8.0 83.0 83.4 83.7 87. 88.4 86.7 89. h 4.85 4 4 4.85 h.45 y A eadagolái idő é a reakcióidő kölcönhatáának eclée (ehhez zükégünk van a megfelelő zorzat-ozlopra): h 87. 83.0 86.7 83.7 8.0 88.4 83.4 89. 0.6 4 4 h 0.6 0.3 A modell töi tagára analóg módon kizámolt hatáok (h) é modell paraméterek (): hatá (h) tengelymetzet 85.45 85.45 () ead. idő -4.85 -.45 () reakcióidő.5 0.65 (3) van-e maradék 0.60 0.30 * -0.60-0.30 *3 0.45 0.5 *3 0.5 0.075 **3-0.50-0.5

A ecült hatáok Pareto diagrama: Pareto Chart of Effect; Variale: kitermelé **(3-0) deign DV: kitermelé ()ead. idő -4,85 ()reakció-idő,5 y (3)van-e maradék **3 y3 -,6,6 -,5,45 y3,5-0,5 0,0 0,5,0,5,0,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 Effect Etimate (Aolute Value) A Pareto diagramon é hatáa tűnik elentőnek a töi faktoréhoz képet, ezért ezek fognak zerepelni a redukált modellen. A redukált modell: Y ˆ 85.45 -.45 0.65 (c) Statiztikai próa a paraméterek zignifikanciáának vizgálatára: t y i i y N Itt 0.5 y 0. 5 0. 065 0.065 0. 5 8 H 0 : 0 H : 0 t 0 0 Például -re t 0 =.45 0 0.5 Elfogadái tartomány: -.086 < t0 <.086 = 9.7 t 0. 086 0.05 A próatatiztika az elfogadái tartományon kívül eik, tehát az faktor hatáa zignifikán (elutaítuk a nullhipotézit, azaz van a faktornak hatáa). Minden olyan hatá zignifikán, amelyre t, vagyi 0.5.086 0. 55. Ez alapán az é faktorok izonyulnak zignifikánnak. A redukált modell tehát: Y ˆ 85.45 -.45 0.65 3

(d) Előzör ki kell zámítani a tranzformált változók értékét az z z z 0 képlettel!.5 6 4.5 0.74 0. 6.75.5 Az 3 faktornak (maradék van/ninc) a redukált modell zerint ninc zignifikán hatáa. A kitermelé ecült értéke h eadagolái időnél, valamint 6h reakcióidőnél, ha a megelőző arzól ninc maradék a reaktoran: Y = 85.45 + (.45) ( 0.74) + 0.65 0,6 = 87.557. példa Félüzemi kíérleten három faktor hatáát vizgálták a kitermelére. Az eredmények az alái tálázatan láthatók. A *-gal elzett kíérleteket az egyik reaktoran, a **-gal elzetteket a máik reaktoran hatották végre. hőméréklet ( C) katalizátor A B 00 69*; 70** 6*; 63** 0 8*; 83** 9*; 93** (a) Imere fel a kíérleti tervet! Van-e olyan hatá, ami eől a tervől nem értékelhető ki akkor em, ha elentő lenne? () Becüle a faktorok hatáát é kölcönhatáát! (c) Razola fel é értelmezze a hőméréklet faktorra vonatkozó (fő)hatá-árát é a hőméréklet é a katalizátor közötti kölcönhatára vonatkozó kölcönhatá-árát! Van kölcönhatá a két faktor között? Miért? (d) Íra fel a redukált modellt! (e) Milyen kíérleteket tartana célzerűnek a linearitá ellenőrzéére? (f) Milyen kitermelére zámítana az A katalizátorral 05 C hőmérékleten végzendő kíérletnél? Megoldá (a) 3 tele terv Mivel 8 kíérletet végeztek é 8 ecülendő paraméter van, így minden hatá kiértékelhető. Faktorok z z z3 hőméréklet katalizátor reaktor z ma (+) 0 B ** min z (-) 00 A * 0 z 0 z 0 4

() Az alái, STATISTICA zoftverrel kézült eredménytálázat tartalmazza a hatáok (Effect ozlop) é a ecült paraméterek (Coeff ozlop) értékét. Factor Effect Etimate; (Kiterv_gyakpelda) **(3-0) deign DV: kitermele Effect Coeff. Mean/Interc. 76,75000 76,75000 ()homereklet,50000 0,75000 ()katalizator,50000 0,75000 (3)reaktor,00000 0,50000 y 8,50000 4,5000 y 3 0,00000 0,00000 y 3 0,00000 0,00000 **3 0,00000 0,00000 (c) 90 Plot of Marginal Mean DV: kitermele Deign: **(3-0) deign 85 80 kitermele 75 70 65 60 00, 0, homereklet 00 Plot of Marginal Mean DV: kitermele Deign: **(3-0) deign 95 90 85 kitermele 80 75 70 65 60 55 00, 0, homereklet katalizator A katalizator B 5

(d) Pareto diagram: Pareto Chart of Effect; Variale: kitermele **(3-0) deign DV: kitermele ()homereklet,5 y 8,5 ()katalizator,5 (3)reaktor, **3 0, y3 0, y3 0, -5 0 5 0 5 0 5 Effect Etimate (Aolute Value) A Pareto diagram alapán a hőméréklet (. faktor) é a hőméréklet-katalizátor kölcönhatá (. é. faktor kölcönhatá) tűnik elentőnek. A hierarchia-zaály miatt a. faktort (katalizátor) i meg kell tartani a redukált modellen. Redukált modell: Y = 0 + + + = 76.75 + 0.75 + 0.75 + 4.5 (e) Centrumponteli kíérleteket. A centrumpont cak a mennyiégi faktoroknál értelmezhető, minőégieknél nem. Mivel een a terven minőégi faktor i van, mindkét minőégi faktorok mindkét zintén (azaz 4 eállítánál) kellene a mennyiégi faktor centrumpontáan (0 C hőméréklet) kíérletet végezni. (f) A tranzformált változók: = 05 0 0 = 0.5 = A kitermelé ecült értéke 05 C hőmérékleten, az A katalizátorral: Y = 76.75 + 0.75 ( 0,5) + 0.75 ( ) + 4.5 ( 0,5) ( ) = 7.75 3. példa Értékele ki a következő kíérletorozatot! (a) Kézíten hatá-árákat é kölcönhatá-árákat é értelmezze azokat! () Íra fel a tele modellt! (Ada meg az illeztett modell ecült együtthatóit!) 6

katalizátor konc. (g/l) keveré hőméréklet ( C) kitermelé (%) Megoldá.0 gyenge 40 0.0.0 gyenge 40 30.0.0 erő 40 0.0.0 erő 40 40.0.0 gyenge 70 50.0.0 gyenge 70 90.0.0 erő 70 40.0.0 erő 70 60.0 7

Az illeztett tele modell egyenlete: Y = 0 + + + 3 3 + + 3 3 + 3 3 + 3 3 = = 4.5 +.5.5 + 7.5 3.5 +.5 3 7.5 3.5 3 4. példa A katalizátor mennyiégének (z=% é 4%), nyomának (z= ar é ar) é a hőmérékletnek (z3=90 C é 0 C) hatáát vizgálták a kitermelére (y, %) egy vegyipari reaktoran. A 3 -on kíérleti tervet (a tranzformált változókkal) é a mért kitermelé értékeket az alái tálázat mutata. Minden eállítát kétzer hatottak végre (imételt méré). i 3 y i y i y y - - - 59 6 60 + - - 74 70 7 8 3 - + - 5 56 54 8 4 + + - 69 67 68 5 - - + 50 54 5 8 6 + - + 8 85 83 8 7 - + + 46 44 45 8 + + + 79 8 80 A terv centrumáan 3 imételt mérét végeztek. Az ekkor kapott kitermelé értékek: 6%; 65%; 64%. (a) Kézíten főhatá-árát a három faktorra! () Kézíte el é értelmezze az. é 3. faktor közötti kölcönhatá áráát! (c) Ada meg a főhatáok, é a é 3 faktoro interakciók együtthatóit é azok zóráát. (d) Mely hatáok zignifikának? Végezze el a döntéhez zükége zámítáokat (5%-o zignifikanciazinten) é redukála a modellt! (e) Mekkora kitermelére zámítana, ha 5 % a katalizátor mennyiége, a nyomá.5 ar é a hőméréklet 5 C? Megoldá (a) Főhatá-árák 8

() Az. é 3. faktor közötti kölcönhatá áráa: 90 Plot of Marginal Mean and Conf. Limit (95,%) DV: kitermele Deign: **(3-0) deign 85 80 75 kitermele 70 65 60 55 50 45 40 -,, homereklet katalizator -, katalizator, Az. é 3. faktor közötti kölcönhatá árán azt látuk, hogy az. faktor aló zintén kevee katalizátorral a hőméréklet emelée nem kedvez a kitermelének. Tö katalizátort haználva pont az ellenkezőét figyelhetük meg: a hőméréklet növeléével a kitermelé 70%-ról 8.5%-ra nő. Tehát a hőméréklet hatáa függ a katalizátor mennyiégétől, a két faktor között kölcönhatá van. (c) A hatáok (h) a lente található tálázat Effect ozlopáan láthatók, a modell paraméterek ( együtthatók) a Coeff. ozlopan. Factor Effect Etimate; Var.:kitermele; R-qr=,98334; Ad:,9700 (Kiterv_4gyakpelda) **(3-0) deign; MS Reidual=4,466667 DV: kitermele Effect t(0) p Coeff. Std.Err. Coeff. -95,% Cnf.Limt +95,% Cnf.Limt Mean/Interc. 64,5,60 0,0000 64,50 0,5836 63,073 65,47 Curvatr. -,7-0,44 0,670-0,583,3968-3,546,379 ()katalizator 3,00,77 0,0000,500 0,5836 0,33,677 ()nyoma -5,00-4,73 0,0008 -,500 0,5836-3,677 -,33 (3)homereklet,50,4 0,86 0,750 0,5836-0,47,97 y,50,4 0,86 0,750 0,5836-0,47,97 y 3 0,00 9,46 0,0000 5,000 0,5836 3,83 6,77 y 3 0,00 0,00,0000 0,000 0,5836 -,77,77 **3 0,50 0,47 0,6463 0,50 0,5836-0,97,47 9

Az egye tervpontokan végzett imétléekől zámított zóránégyzet, feltételezve, hogy a kíérleti izonytalanág mindegyik pontan megegyezik ( kont ): 8 8 iy, i y, i i i y 8 5.0 8 i i (Az imétléek záma minden pontan, tehát i minden i-re.) yi,. A centrumeli imétléek átlaga é a zóránégyzet: ycentr 63.67,.333. centr Mivel két ecléel i rendelkezünk y -re, F-próával ellenőrizhetük, hogy a zóránégyzetek várható értéke azono-e. 5.0 F0.43.333 F0 értéke kie, mint a tálázateli kritiku érték uk a nullhipotézit. F 8, 9.37, tehát elfogad- Egyeíthetük a két zóránégyzetet, azaz kizámíthatuk a zaadági fok zerinti úlyozott középértéket: 0.05 centrum y centrum tervim y tervim.333 85 y 4.467, zaadági foka 0. 0 centrum tervim A paraméterek zóráa: y y 4.467 0.5836 N 6 i i (d) Az együtthatók zignifikanciáának vizgálata: H 0 : 0 H : 0 t 0 0.5 0 Például -re t 0.765 0.05 0.8 0.58 t Elfogadái tartomány: -.8 < t0 <.8 A próatatiztika az elfogadái tartományon kívül eik, tehát az faktor hatáa zignifikán (elutaítuk a nullhipotézit, azaz a β együttható nem nulla). 0

A töi határa é kölcönhatára i elvégezve a próát, a redukált modell: Y ˆ 64.5.5.5 0.75 5 3 3 A 3. faktort főhatáa a hierarchia-zaály miatt zerepel a redukált modellen. Önmagáan vizgálva nem zignifikán. (e) Mekkora kitermelére zámítana, ha a katalizátor mennyiége 5%, a nyomá.5 ar é a hőméréklet 5 C? z = 5%; 5 3 z =.5 ar;.5.5 0 0.5 z3 = 5 C; 5 00. 5 0 A ecült kitermelé: ; Y ˆ 64.5.5.5 0.75 5 3 3 64.5.5.50 0.75.5 5.5 03.38% 00%-nál nagyo kitermelé nem lehetége! A fenti irreáli zámítái eredmény annak közönhető, hogy a z = 5%; z =.5 ar; z3 = 5 C eállítá nem a vizgált kíérleti területen van, tehát az illeztett függvényt etrapolációra haználtuk!