Introdução a planejamento e otimização de experimentos

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

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

Introdução: Delineamento de experimentos Comparação entre diferentes metodologias

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)

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

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

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

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

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

Matriz do planejamento

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

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)

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)

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

Próxima aula Conceitos e introdução