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

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Na figura 43, por sua vez, pode-se observar a distribuição dos resíduos,também indicando ruídos inerentes a experimentação científica.139Resíduos0,050,040,030,020,010,00-0,01-0,02-0,03-0,04Predicted versus Residual Values26078 8398 99100 101 79113104 842685 3132 86 872773 74 7526176 3377111 112 357115265356103281091102626128 7 56108 118 119120129 130 121 122 131 132249 266 233234 354 244 5 291738158 15991 57 4445 59 62 1233738 10 2 343536 43 46 60 61 58686970 124 160125 126 1276364133 134161 162 142135 136116 117137 212 191 192198 203208209210168 169 17814165 6667 11 3 71148163491215316 1718 19 4138 139164165 140 166 167231 232 235 247267 314 263270 236 245246 268269 399 396397 211 289 280 281 179 180174 170 181228229230 264199200201202237276 287 204205206207 282 218219 183 220221222175184182171 185149150176186187 190239 288 248 283217271 284277 285286 303304 305 398 306 307429 430431 432 433 459355327 324 328 325 329 39394 395349344 424290 291 213177225 21413154 15223 226227 17288 89 4290 14 91 92 97155 15615715202122 2324 2514393 41 47 48 144145146147 298215 299 216 300 309 301 310 302345346347348425426 362 366427 428435 436437 460 461 438 462 463439 440441442 454 455363434340 361 365 364360 359 326308341 421272240422 444445 446 456 447 448 457458453449 450423 406 451 452319 224 278 188 189 339350 342343 378379 35837374 250251252380381382 411 407 412403404405 408 413 414400 409415416 417418 419420 410401 94241279320 29495 96 193313 321338375376 377 402194 39351 242 238 19519619740273311 312 353243293295296297352274 255256257258335322336337 383384385 292259386387330331332333 370371372 334367368 253254369 388389390 391392-0,050,00 0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14Valores PreditosFIGURA 43 – DISTRIBUIÇÃO DOS RESÍDUOS DOS VALORES PREDITOS -REGRESSÃONÃO-LINEAR PARA DIÂMETROSA uniformidade de distribuição dos resíduos se confirma na figura 44 em que seobserva um perfil bem próximo ao Gaussiano.160140120No Observados100806040200-0,05 -0,04 -0,03 -0,02 -0,01 0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05ResíduosFIGURA 44 – DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS DOS RESÍDUOS ENTRE VALORESPREDITOS E MEDIDOS
140Finalmente o modelo de regressão para o campo de diâmetros foisubmetido também a uma análise de variância. A tabela 14 abaixo apresenta osresultados para o modelo sendo P3 a variável dependente.Modelo: P3=(P1^0)*(P2^b2)*(P4^b4)*(P5^b5)*(P6^b6)*(P7^b7)*(P8^b8)Soma dosquadradosGraus deliberdadeMédia dosquadradosvariável dependente : P3F-valorRegressão 2,155376 6,0000 0,359229 1258,424 0,00Resíduo 0,123889 434,0000 0,000285Total 2,279265 440,0000TABELA 14 – ANÁLISE DE VARIÂNCIA DO MODELO DE REGRESSÃO PARA DIÂMETROSp-valorA exemplo do apresentado para o modelo do campo de velocidades,mostrado no item 5.3.1.3, a análise indica que o modelo tem significânciaestatística no que se refere a variâncias. O p-valor próximo da nulidade revela que,pela análise de variância, o modelo de regressão tem expoentes não nulos, aexemplo do modelo de velocidades.quadrado:A qualidade do ajuste é avaliada pelo coeficiente de correlação múltipla aoR 2 =SQregressãoSQtotal=2,155372,279265= 0,9456Esses números indicam que o modelo ajustado para o campo de diâmetrostambém tem excelente qualidade, pois explica 94,56% da variação, ficando para oresíduo apenas 5,4 %. O relacionamento entre a variável resposta P3 e asvariáveis explicativas P2 e P4 a P8 é medido pelo coeficiente de correlaçãoR=0,9724, mostrando, com este valor, que a variável resposta tem forte associaçãocom as variáveis explicativas.5.4 VALIDAÇÃO DO MODELO PARA O CAMPO DE VELOCIDADESCom o modelo de regressão eleito pela avaliação estatística foi possívelverificar a eficácia das predições para velocidades. Para tal foram feitos ensaios de
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Para Carol, Felipe e Márcia que en
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Drake (2007) comenta ainda que no i
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• para evitar a perda de combust
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