Una línea que he visto mencionada con respecto a los DSD es que para cualquier experimento de 6 factores, la superficie de respuesta completa se puede ajustar dentro de 3 factores. Sin embargo, una de las ventajas y desventajas de los DSD es que las interacciones de dos factores se correlacionan con otras interacciones de dos factores y términos cuadráticos, a pesar de que ninguno de ellos se confunde. Si entiendo esto correctamente, esto al menos nos permite estimar las interacciones de dos factores y los términos cuadráticos de forma independiente, ya que no están "vinculados" a ningún otro término de segundo orden. Sin embargo, debido a esta correlación parcial, el coeficiente real que se asigna a los términos de segundo orden puede ser inexacto.
Entonces, mi pregunta es: ¿tiene sentido usar el DSD con fines de optimización, incluso si puede ajustar el RSM completo? Parece subóptimo que obtenga una estimación del efecto de un término cuadrático o de interacción, que en realidad está siendo influenciado por otros términos.
