Introdução a planejamento e otimização de experimentos

Apresentação em tema: "Introdução a planejamento e otimização de experimentos"— Transcrição da apresentação:

1 Introdução a planejamento e otimização de experimentos
Aula 1 – Apresentação Prof. Ricardo de Freitas Branco

2 Introdução: Delineamento de experimentos
Estratégia estatística Avaliar, explorar, selecionar e otimizar É uma ferramenta que se caracteriza pela análise multivariada dos fatores (escrever) em relação a(s) respostas (escrever) Para isso emprega-se combinações: Qual o número de combinações possíveis entre 2 fatores ? e 3 fatores ? Com dois e três níveis níveis (escrever) Por este motivo que geralmente o delineamento experimental está associado a planejamentos fatoriais

3 Introdução: Delineamento de experimentos
Comparação entre diferentes metodologias

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6 Comparação entre metodologias
Comparação entre diferentes metodologias – Exemplo Estudo de caso: Avaliação do efeito do pH e temperatura na atividade de uma enzima Resumo: As enzimas são biocatalisadores empregados nas indústrias alimentícia, química, farmacêutica entre outras. As variáveis pH e temperatura afetam significativamente a atuação das enzimas no meio reacional. 1) Estudo convencional de uma variável por vez (10 ensaios) 2) Combinação (25 ensaios, 5 níveis de cada) 3) Planejamento fatorial completo (DCCR, 11 ensaios)

7 Comparação entre metodologias
1) Estudo convencional de uma variável por vez (10 ensaios)

8 Comparação entre metodologias
1) Estudo convencional de uma variável por vez (10 ensaios)

9 Comparação entre metodologias
2) Combinação (25 ensaios, 5 níveis de cada)

10 Comparação entre metodologias
2) Combinação (25 ensaios, 5 níveis de cada) 4,25

11 Comparação entre metodologias
3) Planejamento fatorial completo (DCCR, 11 ensaios)

12 Matriz do planejamento

13 Superfície de resposta
ANOVA Superfície de resposta Superfície de contorno Região de ótimo

14 Comparação entre metodologias
Região ótima de 3 a 5 pH e de temperatura de 50 a 70 °C Informações sobre comportamento (Modelo Estatístico) Não um ponto experimental ótimo, mas uma região (modelo) Robustez (engenharia de processo)

15 INTRODUÇÃO: VANTAGENS
Reduz o número de experimentos (custo, tempo etc) Diversas finalidades (avaliar, selecionar e otimizar) Melhora a qualidade das informações Fatores avaliados simultaneamente (sinergismo e antagonismo) Permite calcular e avaliar erro experimental (especificar a confiabilidade) Otimizar mais de uma resposta ao mesmo tempo Vale mais o conhecimento da área do que de estatística (Não necessita de um especialista em estatística)

16 Conclusão Delineamento é uma ferramenta estatística (flexível)
Possui inúmeras vantagens em relação a abordagem tradicional É possível construir modelos empíricos

17 Próxima aula Conceitos e introdução