Tese Doutorado Edson JJ Souza UFPR Julho 2009 - PIPE ...

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4.5.3 do capítulo 4. A análise consiste em dividir a variação total da variáveldependente em parcelas que são então tratadas e observadas de formasistemática. O resultado desta análise é mostrado na tabela 12 a seguir.135Modelo: P1=(P2^b2)*(P3^0)*(P4^b4)*(P5^b5)*(P6^b6)*(P7^b7)*(P8^b8)Soma dosquadradosGraus deliberdadeMédia dosquadradosvariável dependente : P1F-valorRegressão 55,47215 6,0000 9,245359 1032,908 0,00Resíduo 3,88465 434,0000 0,008951Total 59,35680 440,0000p-valorTABELA 12 – ANÁLISE DE VARIÂNCIA DO MODELO DE REGRESSÃO PARA VELOCIDADENa análise da variância testou-se a hipótese nula:H 0 : os coeficientes das variáveis explicativas no modelo são nulos, o quecondena o modelo;contra a hipótese alternativa:H 1 : os coeficientes não são nulos e conseqüentemente o modelo representao fenômeno.Deve-se lembrar que os testes “t” para verificação da significância de cada um dosexpoentes b2 e b4 a b8 das variáveis explicativas na equação (5.3) indicaram quetodos eles são estatisticamente significativos, conforme valores-p constantes naTabela 11, mostrada anteriormente.Considerando o modelo proposto pela regressão da equação (5.5)observou-se primeiramente o somatório dos quadrados (SQ), os 6 graus deliberdade do modelo e a média dos quadrados, apresentados na terceira linha databela 12. Da mesma forma tem-se o correspondente para os resíduos, mas com434 graus de liberdade. Na penúltima coluna apresenta-se o F-valor, que é oquociente entre a média dos quadrados e a média dos resíduos. Este valor seráentão comparado com a distribuição F de Fischer em um teste de hipóteses,considerando uma significância “alfa” de 0,05, adotado como limítrofe. Na últimacoluna tem-se a significância do teste de hipóteses. Os resultados apresentam umF-valor elevado, acima do valor crítico da função densidade de probabilidade Fpara as condições da análise. Tem-se então o p-valor quase nulo, indicando que,pela análise de variância, pode-se rejeitar a hipótese H 0 acima, os expoentes sãonão nulos e o modelo de regressão é mesmo não-linear.
A qualidade do ajuste é avaliada pelo coeficiente de correlação múltipla aoquadrado, ou seja, R 2 que tem como expressão e valores:136R 2 =SQregressãoSQtotal=55,4721559,6558l= 0,9298Esses números indicam que o modelo ajustado é de excelente qualidade poisexplica 92,98% da variação, ficando para o resíduo apenas 7,02%. Orelacionamento entre a variável resposta P1 e as variáveis explicativas P2 e P4 aP8 é medido pelo coeficiente de correlação R=0,96426, mostrando, com este valor,que a variável resposta tem forte associação com as variáveis explicativas.5.3.2 Modelo de regressão para o campo de diâmetros de gotículasDa mesma forma procedeu-se o levantamento das regressões para omodelo do campo de diâmetro de gotículas. A variável resposta neste caso foi P3,ou seja, a razão entre o diâmetro da gotícula e o diâmetro da descarga do injetord g /d 0 . Igualmente, a primeira análise referiu-se a escolha da equação de cálculo daespessura do filme na descarga t 0 , explicitado a seguir.5.3.2.1 Escolha da equação para cálculo de t 0 para o campo de diâmetrosForam processados os dados do banco respectivamente com cadaproposta de cálculo de t 0 . Os expoentes a determinar, desta feita foram c2 e de c4a c8. A equação utilizada para tal foi a 5.4, reproduzida abaixo.P3= 1⋅( P2)c2⋅ ( P4)c4⋅ ( P5)c5⋅(P6)c6⋅ ( P7)c7⋅ ( P8)c8
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