planejamento e otimização de experimentos€¦ · planejamento fatorial fatores ou variáveis •...
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Planejamento e Otimização de
Experimentos
Planejamentos Fatoriais
Prof. Dr. Anselmo E de Oliveira
anselmo.quimica.ufg.br
Planejamento Fatorial
Fatores ou Variáveis
• Temperatura
• Pressão
• Concentração
• Tempo
• Solvente
• Fluxo/Vazão
• Agitação/Rotação
• Catalisador
Níveis
• 25 e 50 oC
• 1, 5, 10 atm
• ppm, %, m/v
• 1 min, 2 e 6 h
• Puro ou mistura
• 10 e 20 mL/h
• 100 e 200 rpm
• A, B, ...
Planejamento Fatorial
• Selecionar um número fixo de níveis para uma das variáveis (fatores) experimentos com todas as combinações possíveis
Exemplo
n1 = 2
n2 = 3
n3 = 5
Fatorial n1 x n2 x n3 = 2 x 3 x 5 = 30 experimentos
n1 = n2 = n3 = 2 Fatorial 23 = 8 experimentos
Planejamento Fatorial em dois níveis
Exemplo de uma planta piloto
Variáveis Quantitativas
o temperatura, T
• 160 oC (-)
• 180 oC (+)
o concentração, C
• 20% (-)
• 40% (+)
Variável Qualitativa
o catalisador, K
• A (-)
• B (+)
Resposta
o rendimento químico
Planejamento Fatorial em dois níveis
Variáveis
• T /oC • C /% • K
-
• 160 • 20 • A
+
• 180 • 40 • B
Níveis
Planejamento Fatorial em dois níveis
• Fatorial 2N, com N o número de variáveis N = 3 Fatorial 23 8 experimentos
• Matriz de Planejamento
experimento Temperatura T /oC
Concentração C /%
Catalisador K
Rendimento
𝒚 /g
1 160 20 A 60
2 180 20 A 72
3 160 40 A 54
4 180 40 A 68
5 160 20 B 52
6 180 20 B 83
7 160 40 B 45
8 180 40 B 80
Planejamento Fatorial em dois níveis
• Distribuição Normal
– Amostra • aleatória
• representativa
• Planejamento Fatorial
• aleatoriedade
– experimentos realizados de modo aleatório
• representatividade
– combinação de todos os possíveis níveis dos fatores
Matriz de Planejamento
experimento Temperatura T /oC
Concentração C /%
Catalisador K
Rendimento
𝒚 /g
1 - - - 60
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
Matriz de Planejamento
Rendimento 𝒚 /g
(1) 60
a 72
b 54
ab 68
c 52
ac 83
bc 45
abc 80
existem quatro medidas dos efeitos da temperatura
Efeitos Principais: Temperatura
efeito de uma fator é a mudança na resposta quando passamos no nível - para o nível + desse fator
experimento C K 𝒚
- -
- -
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
T
-
+
1
2
diferença nos rendimentos depende apenas da temperatura
60
72
Efeitos Principais: Temperatura
• Medidas individuais dos efeitos quando a temperatura muda de 160 para 180 oC
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
72 – 60 = 12
68 – 54 = 14
83 – 52 = 31
80 – 45 = 35
Efeitos Principais: Temperatura
• Efeito principal da temperatura
aumentando a temperatura de 160 para 180 oC, o rendimento da reação aumenta 23 g, em média
𝑻 = 𝟐𝟑
Efeitos Principais: Temperatura
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
+12
+14
+31
+35
efeito mais acentuado
O efeito da temperatura depende do tipo do catalisador
Sinergismo
Efeitos Principais: Concentração
• Medidas individuais dos efeitos quando a concentração muda de 20 para 40%
existem quatro medidas dos efeitos da concentração
experimento T K 𝒚
- -
2 + - - 72
- -
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
C
-
+
1
3
diferença nos rendimentos depende apenas da concentração
60
54
Efeitos Principais: Concentração
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
𝟓𝟒 − 𝟔𝟎 = −𝟔
𝟔𝟖 – 𝟕𝟐 = −𝟒
𝟒𝟓 – 𝟓𝟐 = −𝟕
𝟖𝟎 – 𝟖𝟑 = −𝟑
Efeitos Principais: Concentração
• Efeito principal da concentração
aumentando a concentração de 20 para 40%, o rendimento da reação diminui 5 g, em média
𝑪 = −𝟓
Efeitos Principais: Concentração
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
−𝟔
−𝟒
−𝟕
−𝟑
os efeitos individuais da concentração não indicam efeito sinérgico
Efeitos Principais: Catalisador
• Medidas individuais dos efeitos quando o catalisador muda de A para B
existem quatro medidas dos efeitos do catalisador
experimento T C 𝒚
- -
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
- -
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
K
-
+
1
5
diferença nos rendimentos depende apenas do tipo de catalisador
60
52
Efeitos Principais: Catalisador
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
𝟓𝟐 – 𝟔𝟎 = −𝟖
𝟖𝟑 – 𝟕𝟐 = +𝟏𝟏
𝟒𝟓 – 𝟓𝟒 = −𝟗
𝟖𝟎 – 𝟔𝟖 = 𝟏𝟐
Efeitos Principais: Catalisador
• Efeito principal do catalisador
a mudança do catalisador de A para B aumenta o rendimento da reação em 1,5 g, em média
Efeitos Principais: Catalisador
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
os efeitos individuais do catalisador indicam que há efeito sinérgico com a temperatura
-8
+11
-9
+12
Diferença entre duas médias
• Efeito principal
resposta média para o nível +
resposta média para o nível –
Diferença entre duas médias
• Efeito da temperatura
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60 y1
2 + - - 72 y2
3 - + - 54 y3
4 + + - 68 y4
5 - - + 52 y5
6 + - + 83 y6
7 - + + 45 y7
8 + + + 80 y8
Diferença entre duas médias
• Efeito da concentração
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60 y1
2 + - - 72 y2
3 - + - 54 y3
4 + + - 68 y4
5 - - + 52 y5
6 + - + 83 y6
7 - + + 45 y7
8 + + + 80 y8
Diferença entre duas médias
• Efeito do catalisador
experimento T C K 𝒚
1 - - - 60 y1
2 + - - 72 y2
3 - + - 54 y3
4 + + - 68 y4
5 - - + 52 y5
6 + - + 83 y6
7 - + + 45 y7
8 + + + 80 y8
Diferença entre duas médias
• Efeitos principais
T = 23
C = -5
K = 1,5
Efeitos de interação
• Entre dois fatores – T = 23, porém o efeito da temperatura é muito
maior com o catalisador B do que com o A
variáveis temperatura e catalisador não se comportam aditivamente INTERAGEM
INTERAÇÃO = diferença entre o efeito médio da temperatura com o catalisador A e com o catalisador B
Efeitos de interação
• Interação entre a temperatura e o catalisador, TK
experimento T C K
1 - - - 60
2 + - - 72
3 - + - 54
4 + + - 68
5 - - + 52
6 + - + 83
7 - + + 45
8 + + + 80
+12
+14
+31
+35
Temperatura Catalisador
• Vimos que um efeito é uma diferença entre médias
usar como nível + os resultados aonde a temperatura e o catalisador apresentam os mesmos níveis
experimento T C K
1 - - - 60 y1
2 + - - 72 y2
3 - + - 54 y3
4 + + - 68 y4
5 - - + 52 y5
6 + - + 83 y6
7 - + + 45 y7
8 + + + 80 y8
usar como nível – os resultados aonde a temperatura e o catalisador apresentam níveis diferentes
Temperatura Concentração
usar como nível + os resultados aonde a temperatura e a concentração apresentam os mesmos níveis experimento T C K
1 - - - 60 y1
2 + - - 72 y2
3 - + - 54 y3
4 + + - 68 y4
5 - - + 52 y5
6 + - + 83 y6
7 - + + 45 y7
8 + + + 80 y8
usar como nível – os resultados aonde a temperatura e a concentração apresentam níveis diferentes
𝑻𝑪 = 𝟏, 𝟓
Concentração Catalisador
usar como nível + os resultados aonde a concentração e o catalisador apresentam os mesmos níveis experimento T C K
1 - - - 60 y1
2 + - - 72 y2
3 - + - 54 y3
4 + + - 68 y4
5 - - + 52 y5
6 + - + 83 y6
7 - + + 45 y7
8 + + + 80 y8
usar como nível – os resultados aonde a concentração e o catalisador apresentam níveis diferentes
𝑪𝑲 = 𝟎
Efeitos de interação
• Efeitos secundários TK = 10 TC = 1,5 CK = 0
efeito caracteriza o sinergismo entre as variáveis Temperatura e Catalisador
efeitos caracterizam a falta de sinergismo entre a variável Concentração e as variáveis Temperatura e Catalisador
Interação entre três fatores
• De modo similar ao que pode ser aplicado para o cálculo de qualquer efeito, o nível + para a consideração do efeito médio resulta dos produtos dos contrastes de cada fator, em cada experimento, que apresentem sinal +. Idem para o nível –
– - + +
– - - -
Interação entre três fatores
• interação entre temperatura, concentração e catalisador
experimento T C K
1 - - - 60 y1
2 + - - 72 y2
3 - + - 54 y3
4 + + - 68 y4
5 - - + 52 y5
6 + - + 83 y6
7 - + + 45 y7
8 + + + 80 y8
Representação Gráfica
+12
-9
+11 -8
-3
-4
-7
-6
+35
+14
+31
+12
(-) (+)
temperatura (oC) 160 180
(+)
(-) A
B
(-)
(+)
con
cen
tra
ção
(%
)
20
40
60 (1)
54 (3)
45 (7) 80 (8)
68 (4)
83 (6)
72 (2)
52 (5)
Representação Gráfica
• Efeitos principais
Representação Gráfica
• Interação entre dois fatores
Representação Gráfica
• Interação entre três fatores
Interpretação dos Resultados
• Média = 64,25
• T = 23
• C = -5
• K = 1,5
• TC = 1,5
• TK = 10
• CK = 0
• TCK = 0,5
o efeito principal de uma variável deve ser interpretado individualmente apenas quando há evidência de que a variável não interage com outras variáveis
o efeito médio da concentração, C, é o de reduzir o rendimento em cerca de 5 g
Interpretação dos Resultados
• Os efeitos da temperatura, T, e do catalisador, K, não podem ser avaliados separadamente devido à grande interação TK (= 10). Esse efeito decorre da sensibilidade à mudança de temperatura pelos dois catalisadores
(-)
(+)
cata
lisa
do
r
A
B
temperatura (oC)
(-) (+)
160 180
48,5 81,5
57 70 +13
+33
-8,5 +11,5
a troca do catalisador A por B, a 160 oC, levará a conclusões diferentes se esse mesmo experimento for conduzido a 180 oC: • 160 oC: A melhor que B • 180 oC: B melhor que A
Cálculo dos Erros
• Efeitos significativos
Variações entre os experimentos realizados nas mesmas condições experimentais
Variabilidade total que afeta os experimentos realizados em diferentes condições experimentais
Aleatoriedade da ordem de realização dos experimentos
Cálculo dos Erros
• Experimento etapas 1
2
3
4 . . .
Repetição de um experimento genuíno
realização de todas as etapas, novamente
Cálculo dos Erros
• experimentos genuínos
n-ésima replicata do experimento i
graus de liberdade
estimativa conjunta da variância:
Cálculo dos Erros
experimento y1 y2
1 59 61 60
2 74 70 72
3 50 58 54
4 69 67 68
5 50 54 52
6 81 85 83
7 46 44 45
8 79 81 80
2
8
32
2
8
8
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
8
2
8
32
2
8
8
2
2
64
64
soma
8
com = 8 graus de liberdade
as replicatas também são realizadas de modo aleatório
𝒔𝟐 =𝟏
𝟖𝟔𝟒 = 𝟖
Cálculo dos Erros
• O que interessa é o erro dos efeitos
Efeito principal
resposta média para o nível +
resposta média para o nível –
Cálculo dos Erros
Assumindo que os erros são independentes
• cada termo é uma média de 8 observações (replicatas)
• variância da média é 𝑠𝑚é𝑑𝑖𝑎2 =
𝜎2
𝑁
usando s2 (= 8) como estimativa de s2
𝒔𝒆𝒇𝒆𝒊𝒕𝒐𝟐 = 𝒔𝟐 𝒚 + ± 𝒚 − = 𝒔𝟐 𝒚 + + 𝒔𝟐 𝒚 −
𝒔𝒆𝒇𝒆𝒊𝒕𝒐𝟐 =
𝝈𝟐
𝟖+𝝈𝟐
𝟖=𝝈𝟐
𝟒
𝒔𝒆𝒇𝒆𝒊𝒕𝒐𝟐 =
𝟖
𝟒= 𝟐
Cálculo dos Erros
• Logo, o erro estimado para cada efeito é
Para a média, a variância da média é 𝑠𝑚é𝑑𝑖𝑎2 =
𝜎2
𝑁
N = 8 x 2 = 16
s = s = 2,8 (estimativa conjunta da variância)
𝒔𝒆𝒇𝒆𝒊𝒕𝒐 = 𝟐 = 𝟏, 𝟒
𝒔𝒎é𝒅𝒊𝒂𝟐 =
𝟐, 𝟖
𝟏𝟔→ 𝒔𝒎é𝒅𝒊𝒂 = 𝟎, 𝟕
Cálculo dos Erros
• M = 64,25 0,7
• T = 23 1,4
• C = -5,0 1,4
• K = 1,5 1,4
• TC = 1,5 1,4
• TK = 10,0 1,4
• CK = 0,0 1,4
• TCK = 0,5 1,4
exceto T, C e TK os outros efeitos podem ser gerados por ruídos
Gráficos Normais
• Normal probability plot
Estimar se um conjunto de dados se distribui normalmente
Fatorial sem replicatas
interação
seleção
Gráficos Normais
• Probabilidade de ocorrência, P
Gráficos Normais
• Frequência acumulada
Gráficos Normais
• Gráfico de Probabilidade Normal
Gráficos Normais
Riccardo Manzini, Mauro Gamberi, Alberto Regattieri, (2005) "Design and control of a flexible order-picking system (FOPS): A new integrated approach to the implementation of an expert system", Journal of Manufacturing Technology Management, Vol. 16 Iss: 1, pp.18 - 35
Blocagem
• Blocking
2 x 4
23 = 8 experimentos mistura homogênea
um reagente/material não é suficiente para a realização dos 8 experimentos
Blocagem
experimento
1
2
3
4
5
6
7
8
1
-
+
-
+
-
+
-
+
2
-
-
+
+
-
-
+
+
3
-
-
-
-
+
+
+
+
123
-
+
+
-
+
-
-
+
Bloco I 123 = -
experimento 1 2 3
1 - - -
4 + + -
6 + - +
7 - + +
experimento 1 2 3
2 + - -
3 - + -
5 - - +
8 + + +
Bloco II 123 = +
Blocagem
experimento 1 2 3
1 - - -
4 + + -
6 + - +
7 - + +
experimento 1 2 3
2 + - -
3 - + -
5 - - +
8 + + +
a idéia é confundir (confounding) a interação entre os três fatores, com a diferença nas misturas
variável 4 Blocagem
123 = 4
Operação Evolucionária (EVOP)
planta piloto
grande escala
condições ótimas
quando as mudanças não são grandes, ou bruscas
EVOP
pequenas mudanças no nível de operação das variáveis
Operação Evolucionária
2K pontos (centrado na melhor condição
experimental)
ciclo: após uma medida em cada
ponto vários ciclos
efeitos e interações podem apresentar
um efeito significativo na
resposta
mudar as condições de operação para
melhorar a resposta
fase é completada quando a melhoria
nas condições é completada
Planejamento Fatorial Fracionário
k fatores 2k experimentos
alguns efeitos são desprezíveis
fração dos 2k experimentos
• É empregado quando existem muitas variáveis no sistema, ou
o processo tende a ser conduzido por alguns dos efeitos
principais e de interação
• Pode ser projetado em planejamentos maiores no
subconjunto dos fatores significativos
• É possível combinar os experimentos de dois, ou mais,
planejamentos fracionários para montar, sequencialmente,
um planejamento maior para estimar os efeitos dos fatores e
das combinações de interesse.
Redundância em um Planejamento
k = 7 27 = 128 experimentos
Quantos efeitos resultam?
combinações simples de n elementos tomados
k a k, sem repetição (elementos distintos)
média = 1
efeitos principais (n = 7, k = 1)
efeitos secundários (n = 7, k = 2)
efeitos terciários (n = 7, k = 3)
n = 7, k = 4
n = 7, k = 5
n = 7, k = 6
n = 7, k = 7
128 efeitos
𝑐7,1 = 7
𝑐7,2 = 21 𝑐7,3 = 35
𝑐7,4 = 35 ...
𝑐7,7 = 1
se k não é pequeno (< 3) há uma tendência à
redundância em um fatorial 2k
Redundância e o Número de Efeitos
Fatorial 23-1
23 = 8 experimentos
• três fatores; dois níveis
• possível: 4 experimentos
23-1 = 4 experimentos
experimento
1
2
3
4
5
6
7
8
A
-
+
-
+
-
+
-
+
B
-
-
+
+
-
-
+
+
C
-
-
-
-
+
+
+
+
ABC
-
+
+
-
+
-
-
+
I
+
+
+
+
+
+
+
+
experimento ABC
1 -
4 -
6 -
7 -
experimento ABC
2 +
3 +
5 +
8 +
Gerador
ABC gerador
• ABC = +
• ABC = -
• I = ABC : relação de definição
Efeitos p/ gerador I = ABC
efeitos principais
experimento
2 a
3 b
5 c
8 abc
I
+
+
+
+
A
+
-
-
+
B
-
+
-
+
C
-
-
+
+
AB
-
-
+
+
AC
-
+
-
+
BC
+
-
-
+
ABC
+
+
+
+
efeitos de interação
não se pode diferenciar entre
– A e BC
– B e AC
– C e AB
• estimativas
o A = 𝓁A + 𝓁BC
o B = 𝓁B + 𝓁AC
o C = 𝓁C + 𝓁AB
• ou
o 𝓁A A + BC
o 𝓁B B + AC
o 𝓁C C + AB
alias
Meia Fração
relação de definição I = ABC
multiplicando por A pela esquerda
A.I = A.ABC
A = A2BC A2 = I
A = BC
a meia fração I = +ABC é a fração principal
Efeitos p/ gerador I = -ABC
calcule os efeitos principais e os de interação
experimento
1 (1)
4 ab
6 ac
7 bc
I
+
+
+
+
A
+
+
-
-
B
+
-
+
-
C
-
+
+
-
AB
+
-
-
+
AC
-
+
-
+
BC
-
-
+
+
ABC
-
-
-
-
Construção das meias frações: 23-1
1. Montar o planejamento completo 2k-1
fatorial 22
experimento A B
1 - -
2 + -
3 - +
4 + +
fatorial 23-1 ; I = ABC
A B C = AB
- - +
+ - -
- + -
+ + +
fatorial 23-1 ; I = -ABC
A B C = -AB
- - -
+ - +
- + +
+ + -
2. Adicionar o k-ésimo fator de
acordo com o gerador
Resolução
I = ABC planejamento de resolução III, 2𝐼𝐼𝐼3−1
I = ABCD planejamento de resolução IV, 2𝐼𝑉4−1
I = ABCDE planejamento de resolução V, 2𝑉5−1
...
Em geral, é o tamanho da menor palavra na
relação de definição
Projeção de frações em fatoriais
Qualquer planejamento fatorial fracionário de resolução
R, contém planejamentos fatoriais completos em
qualquer subconjunto R-1 de fatores
existem vários fatores de interesse
potencial, mas acredita-se que apenas
R-1 desses fatores têm efeitos
importantes
fatorial fracionário de resolução R
Exemplo: velocidade de filtração
A = temperatura
B = pressão
C = concentração de formaldeído
D = taxa de agitação
resposta: velocidade de filtração (gal/h)
fatorial completo 24 = 16 experimentos
experimento 𝒚
(1) 45
a 71
b 48
ab 65
c 68
ac 60
bc 80
abc 65
d 43
ad 100
bd 45
abd 104
cd 75
acd 86
bcd 70
abcd 96
A = 21,625
C = 9,875
D = 14,625
AC = -18,125
AD = 16,625
Planejamento Fatorial Completo 24
experimento A B C
1 - - -
2 + - -
3 - + -
4 + + -
5 - - +
6 + - +
7 - + +
8 + + +
D = ABC y
- 45 (1)
+ 100 ad
+ 45 bd
- 65 ab
+ 75 cd
- 60 ac
- 80 bc
+ 96 abcd
• efeitos principais
A.I = A.ABCD
A = A2BCD
A = BCD
B.I = B.ABCD
B = AB2CD
B = ACD
C.I = C.ABCD
C = ABC2D
C = ABD
D.I = D.ABCD
D = ABCD2
D = ABC
24-1 com gerador I = ABCD, 𝟐𝑰𝑽𝟒−𝟏
24-1 com gerador I = ABCD, 𝟐𝑰𝑽𝟒−𝟏
interações de dois fatores
AB.I = AB.ABCD
AB = A2B2CD
AB = CD
AC.I = AC.ABCD
AC = A2BC2D
AC = BD
AD.I = AD.ABCD
AD = A2BCD2
AD = BC
fatorial 23 = 7 efeitos
o 3 principais
o 3 de 2ª ordem
o 1 de 3ª ordem
fatorial 24-1 = 7 efeitos
o 4 principais
o 3 de 2ª ordem
24-1 com gerador I = ABCD, 𝟐𝑰𝑽𝟒−𝟏
estimativa do efeito principal A
estimativa do efeito de interação AB
𝑦
45 (1)
100 ad
45 bd
65 ab
75 cd
60 ac
80 bc
96 abcd
𝓁A = 19
𝓁B = 1,5
𝓁C = 14
𝓁D = 16,5
𝓁AB = -1
𝓁AC = -18,5
𝓁AD = 19
como o efeito de B é pequeno (𝓁B), espera-se pouca
interação entre B e A, C e D. Logo 𝓁AC AC e 𝓁AD AD
Fatorial 24
• A = 21,625
• C = 9,875
• D = 14,625
• AC = -18,125
• AD = 16,625
24-1 com gerador I = ABCD, 𝟐𝑰𝑽𝟒−𝟏
24-1 com gerador I = ABCD, 𝟐𝑰𝑽𝟒−𝟏
desse modo, tem-se um fatorial 24-1 projetado em
um fatorial 23, com os fatores A, C e D
(-) (+)
A
(+)
(-)
D (-)
(+)
C
45
80
75 96
60
100
65
45
AC: A(-) A(+)
• C(-) 45 65
• C(+) 80 60
AD: A(-) A(+)
• D(-) 45 65
• D(+) 45 100
com base na tabela do
planejamento, como fica
o cubo de respostas?
𝑦
45 (1)
100 ad
45 bd
65 ab
75 cd
60 ac
80 bc
96 abcd
Modelo
Velocidade de filtração
(gal/h)
Fatorial Fracionário 2k-p
2k-p experimentos = 1
2𝑝 fração do planejamento 2k
2k-2 experimentos = 1
22=
1
4 fração de 2k
• p geradores independentes
• a relação de definição completa consiste de todas as
colunas que são iguais à coluna identidade, I
ex: k = 6, p = 2 26-2
geradores: I = ABCE (E = ABC)
I = BCDF (F = BCD)
I = ADEF
𝟐𝑰𝑽𝟔−𝟐
geradores: I = ABCE (E = ABC)
I = BCDF (F = BCD)
I = ADEF • para A
A.I = A.ABCE = A.BCDF = A.ADEF
A = A2BCE = ABCDF = A2DEF
A = BCE = ABCDF = DEF
• para AB
AB.I = AB.ABCE = AB.BCDF = AB.ADEF
AB = A2B2CE = AB2CDF = A2BDEF
AB = CE = ACDF = BDEF
Fatorial Fracionário 𝟐𝑰𝑽𝟔−𝟐
experimento A B C D
1 - - - -
2 + - - -
3 - + - -
4 + + - -
E = ABC F = BCD
- -
+ -
+ +
- +
Fatorial Fracionário 𝟐𝑰𝑽𝟔−𝟐
Summary tables of useful fractional factorial designs
Geradores