Une ligne que j'ai vue mentionnée concernant les DSD est que pour toute expérience à 6 facteurs, la surface de réponse complète peut être ajustée à 3 facteurs. Cependant, l'un des compromis des DSD est que les interactions à deux facteurs sont corrélées avec d'autres interactions à deux facteurs et termes quadratiques, bien qu'aucun d'entre eux ne soit confondu. Si je comprends bien, cela nous permet au moins d'estimer indépendamment les interactions à deux facteurs et les termes quadratiques, car ils ne sont "liés" à aucun autre terme de second ordre. Cependant, en raison de cette corrélation partielle, le coefficient réel qui est attribué aux termes de second ordre peut être inexact.
Ma question est alors la suivante : est-il judicieux d'utiliser le DSD à des fins d'optimisation, même si vous êtes en mesure d'adapter le RSM complet ? Il semble sous-optimal d'obtenir une estimation de l'effet d'un terme quadratique ou d'interaction, qui est en fait influencé par d'autres termes.
