Nivel: Intermedio
Carly Metcalfe, asistente de investigación, Universidad Estatal de Arizona
Bradley Jones, JMP, Investigador Distinguido, SAS
Douglas Montgomery, profesor regente de la Universidad Estatal de Arizona
Los diseños no regulares son una alternativa preferible a los diseños IV de resolución regular porque evitan interacciones de dos factores confusas. Como resultado, los diseños no regulares pueden estimar e identificar algunas interacciones activas de dos factores. Sin embargo, debido a la a veces compleja estructura de alias de los diseños no regulares, algunas estrategias clásicas de cribado no logran identificar todos los efectos activos. En este póster destacamos varios diseños no regulares sin confusión, de seis factores y 16 corridas, con efectos principales ortogonales. Proponemos un enfoque de selección de todos los modelos posibles que selecciona el modelo de mínimo error cuadrático medio de los quince modelos de segundo orden y cuatro factores. Demostramos que al usar nuestro método propuesto, la probabilidad de omitir efectos activos es mínima para una gran variedad de modelos hipotéticos. Se realiza una simulación utilizando JSL para comparar este método con un enfoque escalonado de selección hacia adelante.
