Publications by Manuela Miranda
Taller 4-22
df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Manuela76/Taller-DisExperimental-2021/main/Taller%204-22.csv") df ## ï..Lote ConcAc Trat ConcCat Y ## 1 1 1 A a 26 ## 2 2 1 B c 18 ## 3 3 1 C e 20 ## 4 4 1 D b 15 ## 5 5 1 E d 10 ## 6...
1562 sym R (5837 sym/26 pcs) 5 img 1 tbl
Taller 4-15
df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Manuela76/Taller-DisExperimental-2021/main/Taller%204-15.csv") df ## ï..Orden Operador Trat Y ## 1 1 1 C 10 ## 2 2 1 B 7 ## 3 3 1 A 5 ## 4 4 1 D 10 ## 5 1 2 D 14 ## 6 2 2 C 18 #...
1907 sym R (4296 sym/27 pcs) 9 img
Taller 4-14
df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Manuela76/Taller-DisExperimental-2021/main/Taller%204-14.csv") df ## ï..Lote Dia Trat Y ## 1 1 1 A 8 ## 2 2 1 C 11 ## 3 3 1 B 4 ## 4 4 1 D 6 ## 5 5 1 E 4 ## 6 1 2 B 7 ## 7 2 2 E 2 ## 8 3 ...
1745 sym R (3459 sym/19 pcs) 5 img
Problema 2-12
Para evaluar el contenido de nicotina en cierto tipo de cigarros elaborados por un proceso, se toma un muestra aleatoria de 40 cigarrillos y se obtiene que el promedio de X= 18.1 mg y S = 1.7. a) Estime con una confianza de 95%, ¿cuál es la cantidad de nicotina promedio por cigarro? b) Antes del estudio se suponía que m = 17.5. Dada la evidenc...
1087 sym R (891 sym/22 pcs) 2 img
Problema 2-14
En la elaboración de una bebida se desea garantizar que el porcentaje de CO2 (gas) por envase esté entre 2.5 y 3.0. Los siguientes datos son obtenidos del monitoreo del proceso: x<-c(2.61,2.62,2.65,2.56,2.68,2.51,2.56,2.62,2.63,2.57,2.60,2.53,2.69, 2.53,2.67,2.66,2.63,2.52,2.61,2.60,2.52,2.62,2.67,2.58,2.61,2.64,2.49, 2.58,2.61,2.53,2.53,2.57,2...
1152 sym R (1853 sym/29 pcs) 2 img
Parcial 1
Problema 1 Una joven, que acababa de seguir un curso de tres días en diseño experimental decidió intentar aplicar su conocimiento adquirido para analizar el efecto de los reactivos sobre la viscosidad de una mezcla de reacción.. En primer momento detectó tres variables que podrían haber sido relevantes: eran las cantidades de tres reactivos...
8361 sym R (20005 sym/169 pcs) 50 img
Problema 2-34
Problema 2.34 En una prueba de dureza, una bola de acero se presiona contra el material al que se mide la dureza. El diámetro de la depresión en el material es la medida de su dureza. Se dispone de dos tipos de bolas de acero y se quiere estudiar su desempeño. Para ello, se prueban ambas bolas con los mismos 10 especímenes elegidos de manera ...
2384 sym R (281 sym/5 pcs)
Problema 5-19
Y<-c(93,92,90, 91,92,91, 90,91, 93,90, 92,94,90, 91,90,91, 92,92, 92,91, 95,94,94, 94,94,97, 95,96, 94,96, 88,88,87, 87,88,87, 87,87, 87,88, 90,88,88, 88,89,90, 89,88, 88,89, 91,90,92, 90,97,89, 90,91, 91,91) length(Y) ## [1] 60 A<-rep(1:2,each=30) B<-rep(rep(1:3,each=10),2) df<-data.frame(A,B,Y) df$A<-factor(df$A) df$...
2078 sym R (5685 sym/32 pcs) 10 img
Problema 9
Prolema 9 Fuente: http://dx.doi.org/10.1016/j.matpr.2021.01.214 En el mundo actual, los equipos de manipulación de lodos se enfrentan a muchos problemas de ingeniería, como la erosión. En las centrales hidroeléctricas, la prevención de los lodos juega un papel muy importante. El ángulo de impacto, la velocidad de las partículas, sus propie...
1555 sym R (2429 sym/4 pcs)
Probl 1. Taller 4
df<-read.csv("https://raw.githubusercontent.com/PedroGonzalezBeermann2020/DExperimental2021/main/Problema1.csv") df df$Instructor=factor(df$Instructor) df$Town=factor(df$Town) df$Sodium=as.numeric(df$Sodium) df library(lme4) modelo<-lmer(Sodium~(1|Instructor)+(1|Town),data=df) #modelo<-lm(Sodium~Instructor*Town,data=df) summary(modelo) wit...
1456 sym R (598 sym/6 pcs)