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Leia o excerto a seguir: “A regressão linear simples é raramente utilizada na prática, restrita a relações entre no máximo duas variáveis, uma expl...

Leia o excerto a seguir:
“A regressão linear simples é raramente utilizada na prática, restrita a relações entre no máximo duas variáveis, uma explicativa e independente e a outra explicada e dependente. Infelizmente, o mundo real não funciona tão simples assim, pois as relações interessantes sempre dependem de muitas variáveis numa maneira mais complexa com interatividade e não linearidades desempenhando papéis relevantes.”
Fonte: SAMOHYL, R. W. Controle Estatístico de Qualidade. Rio de Janeiro, 2009. p. 224.
Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre experimentos fatoriais completos, é possível afirmar que:


1. os delineamentos de experimentos fatoriais completos são usados ferramentas cognitivas para geração de ideias através de dinâmicas como representantes de várias áreas produtivas.
2. Incorreta: os delineamentos de experimentos fatoriais completos envolvem mais de duas variáveis, onde há vários fatores, mas poucas variáveis exercem influências mais consideráveis nas saídas.
3. os delineamentos estatísticos de experimentos fatoriais completos são usados com relevância nos casos exploratórios.
4. os delineamentos estatísticos de experimentos fatoriais completos são projetos em que os tratamentos incluem todas as combinações de fatores para avaliação das saídas.

Essa pergunta também está no material:

Controle Estatisco 3
7 pág.

Controle Estatístico de Processos Centro Universitário Faculdade Maurício de NassauCentro Universitário Faculdade Maurício de Nassau

💡 1 Resposta

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Considerando as informações apresentadas no excerto, a alternativa correta é a número 4: "os delineamentos estatísticos de experimentos fatoriais completos são projetos em que os tratamentos incluem todas as combinações de fatores para avaliação das saídas". Isso significa que, nos experimentos fatoriais completos, todas as possíveis combinações de fatores são testadas para avaliar o efeito desses fatores nas saídas do experimento.

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