No, agrega el factor no controlado al diseño junto con los otros factores. Los valores para el factor no controlado se pierden. Usted especifica el modelo como de costumbre, incluidos los efectos anticipados del factor no controlado. Usted registra el valor observado para el factor no controlado junto con la respuesta durante cada ejecución. Los efectos se estimarán junto con el resto de los parámetros.
No puede especificar los niveles del factor no controlado, por lo que no puede lograr la ortogonalidad por diseño. La aleatorización, como siempre, ayudará a mitigar la colinealidad. Las estimaciones de parámetros no tienen que ser ortogonales para ser estimadas. Sin embargo, cuanto más altas sean las correlaciones entre las estimaciones, se inflará la varianza de las estimaciones.
Muchas gracias por el aporte Mark.
Estimados miembros de la comunidad,
Tengo una pregunta sobre el factor no controlado agregado en un DoE.
Entiendo que el efecto de estos factores quedará plasmado en el error del modelo.
Imagine que el error es significativo, por lo tanto, consideraría modelar uno de estos factores no controlados para ver su efecto y ver si el error del modelo disminuye.
¿Cómo manejaría esta estimación de factores?
¿Debo agregar algunas ejecuciones más en el DoE antes de ejecutarlo para poder estimar proactivamente un factor tan descontrolado?
En esta situación, el problema es de colinealidad ya que este factor no controlado variaría con otros factores y nunca sería ortogonal.
Por lo tanto, ¿aumentaría el diseño agregando corridas a posteriori con este factor no controlado ortogonal a los otros factores?
Gracias,
Hugo
