Gruppo Ronald Fisher - Progetto 2

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Information about Gruppo Ronald Fisher - Progetto 2
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Published on May 8, 2014

Author: moodindigo70

Source: authorstream.com

PROGETTO 2: PROGETTO 2 Federico Diana Fabio Fanari Gerardo de Leon Analisi dei Processi Chimici e Biotecnologici Prof. Massimiliano Grosso Gruppo Ronald Fisher Scopo del Progetto: Scopo del Progetto Partendo da dei dati sulla concentrazione di residui di PCB misurati nelle trote del lago Cayuga (NY), individuare la correlazione che meglio descriva la variazione della concentrazione del pcb nelle carni del pesce al variare dell’ età, effettuando delle regressioni lineari per la stima dei parametri del modello. PowerPoint Presentation: Concentrazione del PCB nei pesci al variare dell’ età Parametri utilizzati per la stima della bontà del modello: Parametri utilizzati per la stima della bontà del modello R 2 F P- value MSE Residui Intervalli di fiducia dei coefficienti Strumento utilizzato: Toolbox statistics di Matlab Retta: Retta PCB = b 0 + b 1 *AGE R 2 F value P value MSE b0 b1 b0 Int b1 Int 0.73 70.7952 0.0000 0.3215 6,9392 0,2591 5,6710 8,5769 -2,2093 1,3932 PCB=b0+b1*AGE0.5: PCB=b 0 +b 1 *AGE 0.5 R 2 F value P value MSE b0 b1 b0 Int b1 Int 0,78 95,5553 0.0000 0,256 5,7130 1,1986 5,1200 6,3060 0,9466 1,4506 Ricerca dell’esponente: Ricerca dell’esponente PCB=a*Age b Maneggiando le variabili: log(PCB) =log ( a*Age b )=log(a)+b*log( Age ) con log(PCB) =y ; log(a)=b0 ; b=b1 ; log( Age ) =x ; => y=b0+b1*x E facendone la regressione lineare possiamo ricercare il nostro esponente: => b1 = 0.14 Confronto tra i diversi modelli: Confronto tra i diversi modelli R 2 F value P value MSE b0 b1 b0 Int b1 Int PCB = b 0 + b 1 AGE 1 0.73 70.7952 0 0.3215 6,9392 0,2591 5,6710 8,5769 -2,2093 1,3932 PCB = b 0 +b 1 AGE 0,5 0,78 95,5553 0 0,256 5,7130 1,1986 5,1200 6,3060 0,9466 1,4506 PCB = b 1 AGE 0,14 0,7945 NaN NaN 0,2368 0 6,7967 - 6,6445 6,9489 PCB = b 0 + b 1 *AGE 0,14 0,7962 101,58 0 0,2439 -0,408 7,124 -2,2093 1,3932 5,6710 8,5769 Analisi dei residui: Analisi dei residui PCB=b1AGE0,14: PCB= b 1 AGE 0,14 R 2 F value P value MSE b0 b1 b0 Int b1 Int 0,8094 NaN NaN 0,1993 0 6,7611 - 6.6181 6.9041 Eliminazione del punto isolato: Eliminazione del punto isolato R 2 F value P value MSE b0 b1 b0 Int b1 Int PCB = b 0 + b 1 *AGE 0,14 0,8095 106,2058 0.000 0,2072 -0,0883 6,8322 - 1.77 1.59 5.4668 8.1976 PCB = b 1 AGE 0,14 0,8094 NaN NaN 0,1993 0 6,7611 - 6.6181 6.9041 PCB=b0+b1*AGE+b2*AGE2: PCB=b 0 +b 1 *AGE+b 2 *AGE 2 R 2 F value P value MSE b0 b1 b2 0.8037 51.1842 0.000 0.2443 6.2919 0.5628 -0.0242 PCB=b0+b1*AGE+b2*AGE2: PCB=b 0 +b 1 *AGE+b 2 *AGE 2 R 2 F value P value MSE b0 b1 b2 0.8093 50.9411 0.0000 0.2159 6.3494 0.5354 -0.0228 Comando CFTOOL di Matlab: Comando CFTOOL di Matlab CFTOOL: Modelli polinomiali: CFTOOL: Modelli polinomiali Polinomiale di 9°grado: Polinomiale di 9°grado R 2 0.8556 Grazie per l’attenzione! Muchas Gracias!: Grazie per l’attenzione! Much as Gra cias !

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