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Descubrimiento de diseños de cribado de efectos principales ortogonales para factores de nivel mixto (OML) para cribado de factores y optimización de formulaciones cosméticas

Tras la introducción de los diseños DSD para una selección eficiente y la optimización de factores en 2011, Bradley Jones ha
publicó en 2023 una nueva familia de diseños factoriales para superar las deficiencias de los DSD en cuanto a la
Gestión de múltiples factores categóricos en 2 niveles.
Este tipo de plan se compara con un plan de detección clásico y con los planes DSD, y se utiliza en el contexto de la detección de
Factores importantes para la formulación de un producto cosmético.
El plan demuestra ser eficaz para la identificación de factores importantes, y permite obtener modelos de calidad y
parsimonioso para cada una de las respuestas.

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(ver en Mis Videos)

Re: Descubrimiento de diseños de detección de efectos principales ortogonales para factores de nivel mixto (OML) para la detección de factores y la optimización de la formulación cosmética

A continuación se muestran los recursos enumerados en el JMP Journal al final del video:

• Presentación de diseños OML
  Diseños de cribado para factores continuos y categóricos: Technometrics: Vol 67, No 1 - Obtener acceso
  Una familia de diseños de cribado de efectos principales ortogonales para factores de nivel mixto (2... presentación de Bradley Jones
  Una clase de diseños de efectos principales saturados de nivel mixto para números pares de ejecuciones -... presentación de @Ryan_Lekivetz
  Diseños de cribado de niveles mixtos de JMP 18.1 Ayuda
  
  
• Descripción general de los diseños de detección
  Una breve guía para el diseño de pruebas: cómo manejar muchos factores en nuestros experimentos diseñados (artículo de LinkedIn de @Jonas_Rinne )
  La evolución de los diseños de cribado (artículo personal en Medium)
  𝗕𝗮𝘆𝗲𝘀𝗶𝗮𝗻 𝗗-𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗮𝗹 𝗗𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻 𝗳𝗼𝗿 𝗦𝗰𝗿𝗲𝗲𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗖𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝘁𝘀 (publicación personal en LinkedIn)
  
  
• Plataformas y opciones de modelado
  Presentación de Bradley Jones sobre el uso sorprendente de la plataforma de evaluación definitiva Fit (2022-EU-45MP-1066)
  Descripción general de la plataforma de evaluación Fit Two Level de JMP 18.1 Ayuda
  Supuestos del modelo de regresión | Introducción a la estadística | JMP

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