Apostila - Dia da educacao

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Minitab 18 - Utilização de modelos empíricos para melhorar a performance de processos e produtos
CSN – Companhia Siderúrgica Nacional
Dia da Educação
Carlos Alberto dos Santos de Jesus
Júlia Mendes dos Santos
Michelle Vilela Melo
Volta Redonda 
Maio/2019
Fluxo de produção - Planos
	Os modelos empíricos são desenvolvidos por meio de regressões para preverem fenômenos em que existe relação de variáveis.
	A estatística, por meio de regressão múltipla de variáveis, estabelece coeficientes lineares, cúbicos ou quadráticos de relação em equações de previsão.
	Para elaboração desse tipo de modelo, faz-se necessário uma base de dados sólida, confiável e robusta. 
	Além disso, softwares como o Minitab auxiliam no desenvolvimento das equações. Estas, podem ser imputadas em qualquer linguagem de programação e, assim, preverem variáveis de processos ou produtos.
Modelos de regressão múltipla de variáveis
O que é uma análise de regressão?
Uma análise de regressão gera uma equação para descrever a relação estatística entre uma ou mais preditoras e a variável de resposta e para predizer novas observações.
Exemplo:
Selecione Estat > Regressão > Gráfico de Linha Ajustada.
Em Resposta, insira Dureza.
Em Preditor, insira Densidade.
Clique em Opções. Em Opções de Exibição, selecione Exibir intervalo de confiança e 
Exibir intervalo de predição. Clique em OK.
Clique em Gráficos. Em Gráficos de Resíduos, selecione Quatro em um.
Clique em OK em cada caixa de diálogo.
O valor-p para o modelo de regressão é 0,000, o que significa que o valor-p atual é menor que 0,0005. Como o valor-p é menor que o nível de significância de 0,05, o engenheiro pode concluir que a associação entre dureza e densidade é estatisticamente significativa. Contudo, parece haver um outlier no canto direito superior do gráfico de linha ajustada. Como o outlier poderia ter um forte efeito nos resultados, o engenheiro deve investigar este ponto para determinar sua causa.
Ajuste do Modelo de Regressão
Regressão Stepwise
Gráfico
Armazenamento
Assistente
Estatística Aplicada à Engenharia; Montgomery D. C., Runger G. C., Hubele N. F.; 2° edição.
Encruamento, Recristalização, Crescimento de grão e Textura; Padilha A. F., Siciliano F. J.; 3° edição, 2005.
 Bibliografia recomendada: