Los modelos estadísticos se han aplicado en muchos campos. En la mayoría de los casos, los modelos se construyen a partir de datos observacionales y la calidad de los datos no suele ser tan buena como la de los datos experimentales, que se obtienen mediante el diseño experimental estadístico (DoE). Los diseños típicos incluyen diseño factorial completo, diseño de superficie de respuesta, etc.
Este proyecto mostrará cómo obtener resultados confiables del rendimiento del modelo a través de un buen diseño experimental y cómo transformar un modelo de predicción lineal complejo en una aplicación web práctica. Este caso también se puede aplicar a otros estudios de aprendizaje de parámetros de máquina.
