Anexo: definición

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  • Factor (X) : magnitud que se controla en el experimento.
  • Nivel : valor asignado a un factor en un ensayo.
  • Ensayo: una línea del plano, es decir, una combinación de niveles que hay que realizar.
  • Interacción : el efecto de un factor depende del nivel de otro. No se deduce de ningún estudio factor por factor.
  • Alias : dos efectos que se confunden debido a la estructura del plan; no hay nada en los datos que los distinga.
  • Resolución : gravedad de los alias. III = efectos principales confundidos con interacciones; IV = efectos principales propios; V y superiores = confusiones insignificantes.
  • Orтогоonalidad : no existe correlación entre dos columnas del modelo; sus efectos se estiman de forma independiente.
  • Punto central : ensayo en el centro del campo con todos los factores. Mide la repetibilidad y pone de manifiesto la curvatura.
  • Replicación : volver a elaborar el plan para eliminar los alias, aunque ello suponga duplicar el número de pruebas.
  • Grados de libertad (gl) : número de coeficientes que hay que estimar. Número mínimo de ensayos.
  • Plano completo : todas las combinaciones de niveles. Sin alias, coste máximo.
  • Plan fraccional : una parte seleccionada del plan completo. Menos pruebas, es decir, a cambio.
  • DSD (Diseño definitivo de cribado) : plan de cribado de tres niveles que detecta parcialmente la curvatura sin confundir los efectos principales con las interacciones.
  • Superficie de respuesta : modelo cuadrático completo —lineal, interacciones, cuadrados— que permite localizar un punto óptimo.
  • Relación cubo/esfera (α) : distancia de los puntos en forma de estrella de un plano compuesto, en unidades codificadas.
  • Plan de relleno : plan destinado a lograr una cobertura uniforme del espacio, sin partir de ningún modelo.
  • Audze-Eglais : criterio de ocupación del espacio; cuanto más bajo, mejor.
  • MaxPro : criterio para completar las proyecciones; resulta útil cuando solo hay unos pocos factores realmente activos.
  • D-optimalidad : criterio para seleccionar un subconjunto de ensayos que maximice el determinante de la matriz de información, para un modelo dado.
  • Plan certificado (Smart DOE) : diseño cuya ortogonalidad de los efectos principales y la ausencia de aliasing con el segundo orden se demuestran matemáticamente y se vuelven a verificar en cada entrega.