Elección de la función de deseabilidad para diseños óptimos bajo restricciones
El diseño experimental es una etapa clave de cualquier estudio, ya que influye directamente en la calidad de las inferencias que se pueden hacer a partir de los datos. Los diseños experimentales inadecuados pueden causar problemas en la estimación de los parámetros del modelo y/o entrar en conflicto...
- Autores:
-
Rudnykh, Svetlana Ivanovna
López-Ríos, Víctor Ignacio
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
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- Idioma:
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- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4967
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- Palabra clave:
- Diseños óptimos
Funciones de deseabilidad
Diseños óptimos restringidos
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El diseño experimental es una etapa clave de cualquier estudio, ya que influye directamente en la calidad de las inferencias que se pueden hacer a partir de los datos. Los diseños experimentales inadecuados pueden causar problemas en la estimación de los parámetros del modelo y/o entrar en conflicto con la práctica común de laboratorio u otras directrices establecidas. En este artículo se considera el problema de la construcción de diseños óptimos aumentados bajo restricciones para superar estas dificultades. La técnica propuesta por Parker (2005) sugiere generar diseños experimentales que cumplen con ser óptimos de acuerdo con los criterios de diseño tradicional y prácticos de acuerdo con los criterios impuestos por un investigador a través del uso de las funciones de deseabilidad. En este artículo se presentan las pautas generales para la elección adecuada de las funciones de deseabilidad que intervienen en la obtención de los diseños óptimos penalizados con características deseables. Además, se ilustra la metodología propuesta con el modelo de Michaelis-Menten y se comparan los diseños obtenidos a partir de diferentes funciones de deseabilidad. |
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La técnica propuesta por Parker (2005) sugiere generar diseños experimentales que cumplen con ser óptimos de acuerdo con los criterios de diseño tradicional y prácticos de acuerdo con los criterios impuestos por un investigador a través del uso de las funciones de deseabilidad. En este artículo se presentan las pautas generales para la elección adecuada de las funciones de deseabilidad que intervienen en la obtención de los diseños óptimos penalizados con características deseables. Además, se ilustra la metodología propuesta con el modelo de Michaelis-Menten y se comparan los diseños obtenidos a partir de diferentes funciones de deseabilidad.El diseño experimental es una etapa clave de cualquier estudio, ya que influye directamente en la calidad de las inferencias que se pueden hacer a partir de los datos. Los diseños experimentales inadecuados pueden causar problemas en la estimación de los parámetros del modelo y/o entrar en conflicto con la práctica común de laboratorio u otras directrices establecidas. En este artículo se considera el problema de la construcción de diseños óptimos aumentados bajo restricciones para superar estas dificultades. La técnica propuesta por Parker (2005) sugiere generar diseños experimentales que cumplen con ser óptimos de acuerdo con los criterios de diseño tradicional y prácticos de acuerdo con los criterios impuestos por un investigador a través del uso de las funciones de deseabilidad. En este artículo se presentan las pautas generales para la elección adecuada de las funciones de deseabilidad que intervienen en la obtención de los diseños óptimos penalizados con características deseables. Además, se ilustra la metodología propuesta con el modelo de Michaelis-Menten y se comparan los diseños obtenidos a partir de diferentes funciones de deseabilidad.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/903Diseños óptimosFunciones de deseabilidadDiseños óptimos restringidosElección de la función de deseabilidad para diseños óptimos bajo restriccionesElección de la función de deseabilidad para diseños óptimos bajo restriccionesArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Atkinson, A.C.; Donev, A.N.; Tobias, R.D. 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Solutions to Reduce Problems Associated with Experimental Designs for Nonlinear Models: Conditional Analysis and Penalized Optimal Designs. PhD thesis, Richmond, Virginia, Virginia Commonwealth University, Department of Biostatistics, 130 pp.Parker, S.; Gennings, C. (2008). Penalized Locally Optimal Experimental Designs for Nonlinear Models. Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics, 13(3), pp.334-354.R Core Team. (2014). R: A Language and Environment for Statistical Computing. 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