Nivel: intermedio
Carly Metcalfe, Asistente de Investigación, Universidad Estatal de Arizona
Bradley Jones, JMP Distinguished Research Fellow, SAS
Douglas Montgomery, Profesor de Regentes, Universidad Estatal de Arizona
Los diseños no regulares son una alternativa preferible a los diseños de resolución IV regular porque evitan confundir las interacciones de dos factores. Como resultado, los diseños no regulares pueden estimar e identificar algunas interacciones activas de dos factores. Sin embargo, debido a la estructura de alias a veces compleja de los diseños no regulares, algunas estrategias de detección clásicas no identifican todos los efectos activos. En este póster destacamos varios diseños no confusos, de seis factores y 16 tiradas con efectos principales ortogonales. Proponemos un enfoque de selección de todos los modelos posibles que selecciona el modelo de error cuadrático medio mínimo de los quince modelos de cuatro factores de segundo orden. Demostramos que al usar nuestro método propuesto, la probabilidad de que falten efectos activos es mínima para una gran variedad de modelos hipotéticos. Se realiza una simulación utilizando JSL para comparar este método con un enfoque gradual de selección directa.
