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Seleccionar corridas óptimas, ampliar o mejorar un diseño de mezclas

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Seleccione puntos de diseño y tareas para el diseño óptimo.

En este tema

Criterio

Minitab provee dos criterios de optimalidad para la selección de los puntos de diseño, de la siguiente manera:
  • D-optimalidad: La D-optimalidad minimiza el determinante de la matriz de varianzas y covarianzas de los coeficientes de regresión estimados. Usted especifica el modelo, luego, Minitab selecciona los puntos de diseño que satisfagan el criterio de D-óptimo de un conjunto de puntos de diseño candidatos.
  • Optimalidad basada en la distancia: La optimalidad basada en la distancia distribuye los puntos de diseño uniformemente por el espacio del diseño. Utilice este método cuando no sea posible o deseable seleccionar un modelo antes de comenzar.

Seleccionar un diseño D-óptimo

Realice los siguientes pasos para seleccionar un diseño D-óptimo a partir de carreras candidatas en un diseño de mezclas.

  1. En Criterio, seleccione D-optimalidad.
  2. En Tarea, elija Seleccionar diseño óptimo.
  3. En Número de puntos en el diseño óptimo, ingrese el número de corridas experimentales para seleccionar del conjunto candidato.
  4. Haga clic en Términos. La D-optimalidad depende de los términos. Después de especificar los términos, Minitab selecciona las corridas experimentales.
  5. En Analizar los componentes de seleccione las unidades de los componentes. Generalmente, usted analiza el diseño en proporciones, a menos que el diseño tenga limitaciones en los componentes. Por ejemplo, usualmente utiliza pseudo-componentes cuando uno o más componentes tienen bordes superiores o inferiores.

Seleccionar diseño óptimo basado en la distancia

Realice los siguientes pasos para seleccionar un diseño óptimo basado en la distancia a partir de corridas candidatas en un diseño de mezclas.

  1. En Criterio, seleccione Optimalidad basada en la distancia.
  2. En Especificar columnas del diseño, especifique cuáles variables se utilizarán en el cálculo de las distancias. Se requieren todos los componentes de la mezcla. Usted puede excluir variables del proceso y la variable de cantidad. Usualmente, omite variables que planea no incluir en el diseño óptimo.
  3. En Tarea, elija Seleccionar diseño óptimo.
  4. En Número de puntos en el diseño óptimo, ingrese el número de corridas que se seleccionarán del conjunto candidato.
    Nota

    Si el número de puntos que ingrese es mayor que el número de corridas experimentales únicas con respecto a las variables que especifique como columnas de diseño, Minitab da un error porque el diseño no tiene suficientes puntos distintos en el conjunto candidato.

Ampliar/mejorar un diseño D-óptimo

Realice los siguientes pasos para agregar corridas experimentales o cambiar corridas experimentales de una manera D-óptima.
Nota

Las corridas experimentales pueden ser las únicas corridas en la hoja de trabajo o usted puede utilizar una columna en la hoja de trabajo para identificar cuáles corridas son parte del diseño.

  1. En Criterio, seleccione D-optimalidad.
  2. En Tarea, seleccione Incrementar/mejorar diseño (opcionalmente puede especificar una columna indicadora que haya creado).
  3. En Número de puntos en el diseño óptimo, ingrese el número de corridas experimentales del diseño mejorado. Para mantener el mismo número de corridas, ingrese 0 para el número de puntos.
  4. (Opcional) Ingrese una columna que identifique las corridas experimentales iniciales que se ampliarán y cualquier corrida experimental que deba estar en el diseño óptimo.
    • El número en la columna es el número de réplicas de esa corrida experimental en el diseño inicial. Un 0 identifica un punto que no está en el diseño inicial, pero es parte del conjunto candidato de corridas experimentales.
    • El signo en la columna especifica si la corrida experimental debe estar en el diseño óptimo.
      • Un valor positivo identifica un punto que puede dejar el diseño.
      • Un valor negativo identifica un punto que debe permanecer en el diseño óptimo.
  5. Haga clic en Términos. La D-optimalidad depende de los términos. Después de especificar los términos, Minitab amplia o mejora el diseño óptimo.
En esta hoja de trabajo, las columnas C1 a C7 contienen un diseño de mezclas. La columna Diseño inicial muestra cuáles puntos hay en el diseño inicial para ampliar o mejorar:
  • −2 indica que el diseño óptimo tendrá por lo menos 2 réplicas de la corrida experimental.
  • 0 indica que el diseño inicial no incluye la corrida experimental. El diseño mejorado puede incluir o no esta corrida experimental.
  • −1 indica que el diseño óptimo tendrá por lo menos 1 réplica de la corrida experimental.
  • 1 indica que el diseño inicial tiene 1 réplica de la corrida experimental. El diseño mejorado puede incluir o no esta corrida experimental.
  • 3 indica que el diseño inicial tiene 3 réplicas de la corrida experimental. El diseño mejorado puede incluir o no esta corrida experimental.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
OrdenEstándar OrdenCorrida TipoPt Bloques Neroli Rosa Mandarina Diseño inicial
1 1 1 1 1.00 0.00 0.00 −2
2 2 1 1 0.00 1.00 0.00 0
6 3 2 1 0.00 0.50 0.50 −1
5 4 2 1 0.50 0.00 0.50 1
10 5 −1 1 0.16667 0.16667 0.66667 3

Ampliar un diseño óptimo basado en la distancia

Realice los siguientes pasos para buscar un diseño más óptimo basado en la distancia agregando corridas experimentales.

  1. En Criterio, seleccione Optimalidad basada en la distancia.
  2. En Especificar columnas del diseño, especifique cuáles variables se utilizarán en el cálculo de las distancias. Se requieren todos los componentes de la mezcla. Usted puede excluir variables del proceso y la variable de cantidad. Usualmente, omite variables que planea no incluir en el diseño óptimo.
  3. En Tarea, seleccione Incrementar/mejorar diseño (opcionalmente puede especificar una columna indicadora que haya creado).
  4. (Opcional) Ingrese una columna que identifique las corridas experimentales iniciales que se ampliarán y cualquier corrida experimental que deba estar en el diseño óptimo.
    • El número en la columna es el número de réplicas de esa corrida experimental en el diseño inicial. Un 0 identifica un punto que no está en el diseño inicial, pero es parte del conjunto candidato de corridas experimentales.
    • El signo en la columna especifica si la corrida experimental debe estar en el diseño óptimo.
      • Un valor positivo identifica un punto que puede dejar el diseño.
      • Un valor negativo identifica un punto que debe permanecer en el diseño óptimo.
  5. En Número de puntos en el diseño óptimo, ingrese un número más grande que el número de corridas en el diseño óptimo inicial.
    Nota

    Para ampliar un diseño óptimo basado en la distancia, la hoja de trabajo debe contener corridas que no están en el diseño óptimo inicial.

Evaluar diseño D-óptimo

Realice los siguientes pasos para calcular medidas de optimalidad para un diseño. Puede utilizar esta información para comparar diseños.
Nota

Las corridas experimentales pueden ser las únicas corridas en la hoja de trabajo o usted puede utilizar una columna en la hoja de trabajo para identificar cuáles corridas son parte del diseño.

  1. En Criterio, seleccione D-optimalidad.
  2. En Tarea, seleccione Evaluar diseño (opcionalmente puede especificar una columna de evaluación que haya creado).
  3. (Opcional) Ingrese una columna que identifique cuáles corridas experimentales se evaluarán. Los enteros positivos especifican el número de réplicas de esa corrida experimental en el diseño que se evaluarán. Un valor de 0 identifica un punto que no está en el diseño. Si usted no ingresa una columna, entonces Minitab evalúa todas las corridas experimentales en la hoja de trabajo.
  4. Haga clic en Términos. La D-optimalidad depende de los términos. Después de especificar los términos, Minitab evalúa las corridas experimentales.
En esta hoja de trabajo, las columnas C1 a C7 contienen un diseño de mezclas. La columna Evaluar diseño muestra cuáles puntos hay en el diseño inicial para evaluar:
  • 0 indica que el diseño no incluye la corrida experimental.
  • 1 indica que el diseño óptimo tiene 1 réplica de la corrida experimental.
  • 3 indica que el diseño óptimo tiene 3 réplicas de la corrida experimental.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
OrdenEstándar OrdenCorrida TipoPt Bloques Neroli Rosa Mandarina Evaluar diseño
1 1 1 1 1.00 0.00 0.00 0
2 2 1 1 0.00 1.00 0.00 0
6 3 2 1 0.00 0.50 0.50 0
5 4 2 1 0.50 0.00 0.50 1
10 5 −1 1 0.16667 0.16667 0.66667 3
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