[en] ANALYSIS OF MEDIA E DISPERSION IN UNREPLICATED FACTORIAL EXPERIMENTS FOR THE OPTIMIZATION OF INDUSTRIAL PROCESSES

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: ANTONIO FERNANDO DE CASTRO VIEIRA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] QUALIDADE; [pt] OTIMIZACAO DE PROCESSOS; [pt] MODELO LINEAR GENERALIZADO; [en] QUALITY; [en] OPTIMIZATION OF PROCESSES; [en] GENERALIZED LINEAR MODEL
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5789&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5789&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.5789

[pt] Esta tese reúne as técnicas estatísticas indicadas para a modelagem da média e da dispersão das características de qualidade de processos e produtos, em experimentos fatoriais não replicados, resultando na definição de um roteiro integrado e detalhado de análise. A motivação vem de que, apesar de haver várias publicações sobre regressão linear clássica, modelos lineares generalizados (MLG), transformação da resposta e planejamento de experimentos, não existe um texto que reúna e descreva em detalhe todos os aspectos da modelagem da média e da dispersão em experimentos fatoriais. Os poucos textos sobre esse assunto não descrevem vários aspectos importantes em estudos dessa natureza, por exemplo, como são aplicados os testes de significância dos coeficientes dos MLG, e quais são as estatísticas e os gráficos indicados para verificar a adequação do modelo. Ademais, nada foi encontrado na literatura sobre a identificação de modelos em experimentos fatoriais. Todos esses aspectos são detalhados nessa tese. Uma vez construído o modelo, é mostrado como usá-lo para obter as condições ótimas de operação dos processos e produtos. Além do cumprimento desse objetivo principal, a tese traz algumas contribuições adicionais; a saber: a) aponta limitações em todos quatro métodos da literatura que se propõem a escolher a transformação mais adequada para a resposta. Esses métodos não produziram resultados satisfatórios quando houve interações significativas entre os fatores; b) propõe a utilização de métodos de transformação da resposta como fonte de indicação da função de ligação a ser usada nos modelos lineares generalizados; e c) propõe a utilização da função de log-verossimilhança para uma escolha conjunta da distribuição de probabilidade e da função de ligação, nos modelos lineares generalizados.