| Distância | Tensão |
|---|---|
| 1.00 | 476.00 |
| 1.00 | 480.00 |
| 1.00 | 478.00 |
| 1.00 | 477.00 |
| 2.00 | 391.00 |
| 2.00 | 390.00 |
| 2.00 | 389.00 |
| 2.00 | 392.00 |
| 3.00 | 310.00 |
| 3.00 | 312.00 |
| 3.00 | 311.00 |
| 3.00 | 309.00 |
| 4.00 | 233.00 |
| 4.00 | 231.00 |
| 4.00 | 230.00 |
| 4.00 | 232.00 |
| 5.00 | 151.00 |
| 5.00 | 152.00 |
| 5.00 | 153.00 |
| 5.00 | 150.00 |
Aula 16 | Dados - Kaleb Aquino Mileib
🎯 Objetivos:
- Ajustar um modelo de regressão linear simples entre a distância (mm) e a tensão de saída (mV).
- Avaliar a significância da regressão por meio da ANOVA.
- Verificar se a tendência linear é adequada para os dados experimentais, considerando o teste de falta de ajuste.
- Estimar a tensão de saída para uma distância de 3,5 mm.
- Avaliar a qualidade do modelo escolhido.
Contexto do Experimento
| Um grupo de engenheiros está investigando o comportamento de um sensor de deslocamento magnético baseado no efeito Hall, usado para medir posições em sistemas automáticos. |
| O objetivo é avaliar a relação entre a distância entre o ímã e o sensor (em mm) e a tensão de saída (em mV) do sensor. O fabricante sugere uma relação aproximadamente linear entre 1 mm e 5 mm. |
| Para isso, foi conduzido um experimento com cinco distâncias fixas (1, 2, 3, 4 e 5 mm) e 4 repetições independentes para cada nível, totalizando 20 observações, em um Delineamento Inteiramente Casualizado (DIC). |
🗃 Banco de dados:
✍ Pergunta-se:
- Qual é a equação da reta ajustada \(\hat{y} = \beta_0 + \beta_1 x\)? Interprete os coeficientes.
- A regressão é estatisticamente significativa a 5%? Justifique com base na tabela da ANOVA.
- Construa um gráfico de dispersão com os pontos e a reta ajustada.
- Avalie se a regressão linear é apropriada.
- Estime a tensão de saída para 3,5 mm de distância. Essa predição é confiável?