Metodología para incrementar el número de puntos experimentales en un diseño D-Óptimo
Fuente:
Redalyc
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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | es |
| Publié: |
Universidad EAFIT
2014
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| _version_ | 1876460086786785280 |
|---|---|
| author | Sindi Argumedo Galván |
| author_facet | Sindi Argumedo Galván |
| contents | Metodología para incrementar el número de puntos experimentales en un diseño D-Óptimo Sindi Argumedo Galván Víctor Ignacio López-Ríos Ingeniería optimalidad modelos no lineales Criterio de optimalidad función de sensibilidad prueba de falta de ajuste La finalidad de los diseños óptimos es determinar las condiciones experimentales adecuadas de tal forma que se pueda garantizar inferencias estadísticas lo más precisas posibles en términos de mínima varianza del vector de parámetros estimado. Esta teoría presupone el conocimiento de la función que relaciona las variables explicativas con la variable respuesta, en esta situación, con frecuencia, se obtienen diseños con tantos puntos de soporte como parámetros tiene el modelo propuesto en la investigación. Dado que los diseños con p−puntos de soporte asumen que la función del modelo es conocida, éstos pueden llegar a ser no tan óptimos en algunas situaciones prácticas, debido a que no permiten probar la bondad de ajuste del modelo asumido [1]. En este artículo se presenta una generalización de la metodología propuesta en [2] para aumentar el número de puntos en el criterio D-optimalidad. Se encuentra una expresión para la varianza de la respuesta predicha en términos de una constante de ponderación δ, la cual permitirá determinar los puntos a adicionar al diseño D-óptimo. Se propone una estrategia para la elección de la constante δ. Finalmente se proporciona un diseño seudo-óptimo con p + s puntos de experimentación. 2014 artículo científico 1794-9165 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=83531311011 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=835 Ingeniería y Ciencia application/pdf Universidad EAFIT Ingeniería y Ciencia (Colombia) Num.20 Vol.10 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_83531311011 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2014 |
| publisher | Universidad EAFIT |
| spellingShingle | Metodología para incrementar el número de puntos experimentales en un diseño D-Óptimo Sindi Argumedo Galván Ingeniería optimalidad modelos no lineales Criterio de optimalidad función de sensibilidad prueba de falta de ajuste Metodología para incrementar el número de puntos experimentales en un diseño D-Óptimo Sindi Argumedo Galván Víctor Ignacio López-Ríos Ingeniería optimalidad modelos no lineales Criterio de optimalidad función de sensibilidad prueba de falta de ajuste La finalidad de los diseños óptimos es determinar las condiciones experimentales adecuadas de tal forma que se pueda garantizar inferencias estadísticas lo más precisas posibles en términos de mínima varianza del vector de parámetros estimado. Esta teoría presupone el conocimiento de la función que relaciona las variables explicativas con la variable respuesta, en esta situación, con frecuencia, se obtienen diseños con tantos puntos de soporte como parámetros tiene el modelo propuesto en la investigación. Dado que los diseños con p−puntos de soporte asumen que la función del modelo es conocida, éstos pueden llegar a ser no tan óptimos en algunas situaciones prácticas, debido a que no permiten probar la bondad de ajuste del modelo asumido [1]. En este artículo se presenta una generalización de la metodología propuesta en [2] para aumentar el número de puntos en el criterio D-optimalidad. Se encuentra una expresión para la varianza de la respuesta predicha en términos de una constante de ponderación δ, la cual permitirá determinar los puntos a adicionar al diseño D-óptimo. Se propone una estrategia para la elección de la constante δ. Finalmente se proporciona un diseño seudo-óptimo con p + s puntos de experimentación. 2014 artículo científico 1794-9165 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=83531311011 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=835 Ingeniería y Ciencia application/pdf Universidad EAFIT Ingeniería y Ciencia (Colombia) Num.20 Vol.10 |
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| topic | Ingeniería optimalidad modelos no lineales Criterio de optimalidad función de sensibilidad prueba de falta de ajuste |
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