Modellazione ed Ottimizzazione di Processo

Name: Modellazione ed Ottimizzazione di Processo
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Author: marilena.tome

Revisionato il 16/05/2026

di marilena.tome

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Appunti Per esame teorico di Modellazione ed Ottimizzazione di Processo basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof.ssa Hidalgo dell’università degli …

Esame Modellazione ed Ottimizzazione di Processo

Facoltà Agraria

Dal corso del Prof. Hidalgo Alyssa

Università Università degli Studi di Milano

A.A. 2015-2016

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MODELLAZIONE

28/09/15

1^a parte corso → modellazione e ottimizzazione

2^a parte → "innovazione" di modellazione.

tutte le esercitazioni e materiale su ariel.

Esame

Prova pratica al pc con software Excel e Design Expert + questionario di 15 domande
Prova scritta con 6 domande e risp. aperte

Quasi sempre prima prova mette Design Expert

Design Expert → scaricare gratuitamente per 45 gg.

x esercitarsi loro voglio aule 307 - 308 - 309 - 310 - 311

1^a PROVA

bloc. 7 1/2 es di Excel o Design
7 1/2 commenti sulle es.
e 15 punti (questionario vale 30 min)

valido x sempre da quando si accetta

Se poi accettano prima prova non si può cambiare

2) Nella seconda prova ci sarà sempre 1 problema

domanda sull'innovazione
sulle sup. di risposta - D-optimal
sui fattoriali
miscelo
regressione

MODELLAZIONE

28/09/15

1^a parte corso → modellazione e ottimizzazione
2^a parte → funzione di modellazione.

- tutte le esercitazioni e materiale su ariel.

Esame

Fase pratica al pc con software Excel e Design Expert + questionario di 15 domande
Prova scritta con 6 domande e risp. aperte
- Quasi sempre prima prova mette Design Expert

Design Expert → scaricano gratuitamente per 45 gg

x esercitarsi, non capito aule 307 - 308 - 309 - 310 - 311

- blocco: 7^1/2 es di Excel o Design

- 7^1/2 ' commenti sull'es. e 15 punti (questionario (vale 30min))

Se poi accettano prima prova non si può cambiare.

2) Nella seconda prova ci sarà sempre 1 problema

− domanda sull'innovazione
− sulla sup di risposta - D-optimal
− sui fattoriali
− miscele
− regressione

Un modello è utilizzato per rappresentare oggetti o mondi e per simulare quello che succederebbenella realtà.Modello di fenomeno —› analisi delle miscele aiuterà a formulare degli ingredienti *vedere cosa succede se aumentiamo odiminuiamo uno. La creazione di un modellopuò seguire 2 modelli:

Modello Deduttivo

Permette di trarre una conclusione procedendodal generale al particolare Applicazione xesempio:

Roast Beef cotto se centro carne sese voglia_ sapere in quanto tempoCuocerla * cottura uso la legge di Fourierx il trasf di calore

Metodo Induttivo

sapere il tempo x cuocere la carnenon sapendo niente usiamo soloprove sperimentali * sapere la cotturadella carne e se voglio sapere qualesarà * altri pezzi farò altreprove es : fomento solido e altro.

* Resto deduttivo: finiti

essiccamento spaghetti -› Legge di Fick

Fattori controllabili

x₁, x₂, ..., x_p

Input → Processo → Output

e₁, e₂, ..., e_p

Fattori non controllabili.

Quale variabili hanno maggior influenza sulla risp. y.
Vogliamo che x₁ e x₂ abbiano un tot valore per avere tot y.
Metodo induttivo.
Esempi
Regressione: preddzione di variabili dip. continue.

B₁

y_i, y=α+βx

ŷ=β₀+B₁·x₁

ε=y_i-ŷ₀

residui, errori

B₀

Predizione

Media
Mediana

Mettiamo in ordine i valori del numero e maggiore quelli che stanno nel mezzo mediana.

Deviazione

Dev = √ (Σ_i=1ⁿ (X_i - X̄)² / n-1)

w-1 = gradi di libertà

Varianza grande → x averà, devo avere almeno due valori → è almeno 1 valore o independente dagli altri.

errore standard

e.s = _s⁄_√n da sup. a

Lunette di confidenza

range m μ = x̄ + t (_s⁄_√n)

t_gli = n-1 Tavola

t_student + costrutore o meno

F = variazione

Frequenza

dsti

189

188

194

205

226

225

206

204

224

171

187

172

188

194

200

203

209

200

208

210

226

17 – 5

100 = 10

10 numeri sequenza

10/2 = 5

Come costruire un grafico logaritmico

Test per la verifica della distribuzione normale dei dati.

Disporre i dati in ordine crescente
x calcolare frequenza cumulativa diviso

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