Este documento resume un capítulo sobre la clasificación de modelos en el análisis de varianza. Explica que hay dos clases principales de modelos. La Clase I se usa para detectar diferencias entre medias de subconjuntos, como en el análisis de regresión. La Clase II se usa para detectar componentes de variación asociados con una población compuesta. También describe cómo los diagramas de estructura son útiles para construir modelos de análisis de varianza con datos balanceados.

1. Ingeniería en Procesos y Calidad
IPC-1121 Diseño de Experimentos
III Cuatrimestre 2021
Grupo# 12
Fecha: 25 de noviembre del 2021
Autores:
Jordi Eduardo Mesén González
Dayana María Arce Morales
Luis Esteban Herrera Brenes
RESUMEN DEL CAPÍTULO #4:
CLASIFICACIÓN DE MODELOS EN
EL ANÁLISIS DE VARIANZA Y
DIAGRAMAS DE ESTRUCTURA

2. Clasificación de los modelos en el análisis de varianza
En Clase I: detección y estimación de relaciones entre
las medias de subconjuntos de objetos del universo
considerado: En esta clase se hace inferencia sobre la
diferencia de los efectos medios de tratamientos, así
como el análisis de regresión y los análisis armónicos.
Clase II: detección y estimación de componentes de
variación (aleatorias), asociados con una población
compuesta: En esta clase se incluye todo el problema de
inferencia en los componentes de varianza, los cuales son
atribuibles a la variación aleatoria de las características de los
individuos de un tipo genérico particular con respecto a los
valores medios de estas características en la población.

3. El uso de diagramas de estructura es de gran utilidad práctica en la
construcción de modelos para el análisis de varianza con datos
balanceados, ya que de ellos se obtiene fácilmente los grados de
libertad, suma de cuadrados y esperanza de cuadrados medios.
Diagramas de estructuras en diseños experimentales
Ejemplos:

4. Reglas útiles para el análisis de varianza
Regla 3. Sumas de Cuadrados
Regla 2. Grados de Libertad
Regla 1. Efectos Admisibles
Regla 5. Construcción de las
estadísticas F y estimación de los
componentes de varianza
Regla 4. Esperanza de los cuadrados medios

5. Ilustración del procedimiento

6. ¡Gracias por su atención!