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Título: RANDOMIZATION IN DESIGN OF EXPERIMENTS: A CASE STUDY
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): IZABEL CRISTINA CORREA SALDANHA

Colaborador(es):  ANTONIO FERNANDO DE CASTRO VIEIRA - Orientador
Número do Conteúdo: 12395
Catalogação:  22/10/2008 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12395@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12395@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.12395

Resumo:
This work presents some guidance for the execution of factorial experiments with restrictions in the randomization by showing the importance of restrictions identifying. The study is based on some author´s points of view and on a case study application. The original research information comes from Companhia Siderúrgica Nacional - CSN, in fact, the research is presented through two models comparisons. The analysis of these models reveals the differences in taking into account a restriction in the experiment randomization with the aim of getting an optimized response. As shown in the studied literature, just a few authors approach the importance of restarting the factors level in an experimental industrial project. Resetting the factor´s level added to the necessity of randomizing the order of the experimental runs, valid the hypothesis that sustains that the experiment observations will be random variables independently distributed. When the complete randomization of the experiment results in an impossible chore, it is expected that the one who is in charge decides to project the experiment in a way that assures the correct statistic analysis, and consequently, the model´s validation. By identifying if the experiment has restrictions to be randomized, classifying the experiment, identifying which ones are the easiest and hardest factors and doing a correct analyze; it is expected that incomplete or mistaken assessments, like those showed in this research, will be avoided. Finally, the analyses taking into account a restriction in the complete randomized experiment execution and the presence of two error terms in the model, allowed the identification of the experimental conditions that guarantee the case study´s response minimization.

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