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http://hdl.handle.net/20.500.14076/12788
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Yoplac Castromonte, Edwilde | - |
dc.contributor.advisor | Ángeles Beteta, Pedro Máximo | - |
dc.contributor.author | Pardo Mercado, Richard Joe | - |
dc.creator | Pardo Mercado, Richard Joe | - |
dc.date.accessioned | 2018-07-26T01:58:05Z | - |
dc.date.available | 2018-07-26T01:58:05Z | - |
dc.date.issued | 1987 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14076/12788 | - |
dc.description.abstract | El objeto de esta tesis es mostrarnos la base del diseño y análisis de experimentos, herramienta fundamental en la investigación, El diseño y el análisis de experimentos no es sino la planificación racional de las experiencias a realizar, de manera que podemos obtener de sus resultados el máximo de información y con un número mínimo de experiencias. Lo que indudablemente tiene incidencia en el costo y el tiempo de una investigación y además se obtiene certeza estadística en cuanto a sus resultados y conclusiones, se concede así mismo un mayor grado de libertad al ingeniero o investigador para seleccionar aquella teoría que mejor se adapte a sus resultados. En el estudio analítico de sus resultados se hace por métodos estadísticos, y desde el momento que usamos la Estadística se tendrá como algo intrínseco el estar sujeto a un error experimental, cuyo valor nos llevará a analizar la influencia real de los parámetros (efectos) e interacciones y la influencia que pueden tener en los resultados, es decir nos permitirá ver la influencia que puede tener una variable dentro del contexto general del experimento y por ende en los resultados siempre que se produzcan variaciones en ella, significativa mente diferentes al error experimental. También nos dedicaremos a los métodos experimentales de optimización de resultados y otra de nuestras finalidades será la obtención de modelos matemáticos en zonas de interés que nos darán finalmente la información máxima y lo que indudablemente constituirá una gran ayuda para el ingeniero o investigador. La Estadística basa sus conclusiones en números y por lo tanto los números son de importancia fundamental para cualquier investigación, sin embargo, mucho más importante que los mismos números es el problema de cuan significativos son, o del grado de confiabilidad de - que puede tener el investigador o sus colaboradores de su trabajo. Es implícito que el investigador tiende a creer en sus propias conclusiones, conclusiones fundamentadas principalmente en los resultados la significatividad y la confiabilidad en un experimento debe de indicarse incluso más, exigirse explícitamente en toda y cada una de las investigaciones tecnológicas. Sin embargo, la ausencia de estos datos es una tendencia que está adoptándose, en la mayoría de los trabajos de investigación tecnológica, por considerarse una complejidad innecesaria para el experimento a lo que es peor todavía, como una regla general al publicar los trabajos, salvándose de estos escasos trabajos publicados. Se mostrará que la obtención de tales datos indispensables para el análisis de los resultados obtenidos representa un proceso fácil utilizando técnicas estadísticas simples. Sin embargo, en nuestro país solamente se utilizan aquellos de acceso inmediato, considerándose con recelo por la mayoría Se los investigadores, que tienden a considerar la Estadística como una especialidad demasiada nebulosa, para que cualquier aventura en sus dominios valga la pena. De este modo, el método clásico de investigar las variables una a una es utilizada aún en nuestros días en trabajos de investigación, los cuales muchas veces restringen el campo de las conclusiones, o yerran al proponer inferencias falsas ya sean cualitativas o cuantitativas, totalmente de acuerdo con los resultados numéricos obtenidos. He ahí una de las finalidades de este trabajo, el mostrarnos los diseños experimentales que nos evitará cometer cualquier error o subjetivismo existente en el método clásico. El uso de la Estadística al planificar y evaluar los resultados de una investigación es una herramienta valiosísima porque proporciona al investigador o ingeniero una precisa interpretación del fenómeno investigado, investigar siguiendo estos criterios nos permite obtener no solo la influencia individual de cada variable estudiada, sino también toda la gama de interacciones entre las variables consideradas. Todos los trabajadores de la investigación planifican su trabajo y diseñan sus experimentos de una manera, la cual está basada sobre sus experiencias, las cuales le parecen más racionales, el investigador confía que producirá la información esencial para la resolución del problema. Si los resultados obtenidos son abiertos a múltiples interpretaciones y no son de una definitiva formalidad, el fracaso del diseño del experimento a producir la deseada información puede ser debido a diversas causas. Eso incluye juicios defectuosos en la selección de factores a ser probados, ignorando la importancia de las interacciones entre factores. Un experimentado investigador probablemente deduciría de la naturaleza de los datos obtenidos que el diseño es defectuoso y puede por prueba y error llegar a la concreta solución del problema. Los métodos estadísticos de planeamiento de investigación minimizan la oportunidad - de defecto del experimento diseñado, abarca procedimientos concretos - para probar fa validez y la integridad de los datos de la prueba y para indicaciones mandadas cambiar en el diseño y hace al investigador obtener significativa información con el menor número de pruebas. | es |
dc.description.uri | Tesis | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Nacional de Ingeniería | es |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es |
dc.source | Universidad Nacional de Ingeniería | es |
dc.source | Repositorio Institucional - UNI | es |
dc.subject | Metalurgia extractiva | es |
dc.subject | Diseños experimentales | es |
dc.subject | Estudio mineralúrgico | es |
dc.title | Diseños experimentales en mineralurgia y metalurgia extractiva | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
thesis.degree.name | Ingeniero Metalurgista | es |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Geológica, Minera y Metalúrgica | es |
thesis.degree.level | Título Profesional | es |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Metalúrgica | es |
thesis.degree.program | Ingeniería | es |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería Metalúrgica |
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