{"id":4668,"date":"2026-08-12T17:00:10","date_gmt":"2026-08-12T15:00:10","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4668"},"modified":"2026-08-12T17:00:10","modified_gmt":"2026-08-12T15:00:10","slug":"plan-optimo","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/es\/guide-dutilisateur\/plan-d-optimal\/","title":{"rendered":"Plan D-\u00d3ptimo"},"content":{"rendered":"

El bot\u00f3n\u00a0D-\u00d3ptimo<\/strong>, que aparece en las p\u00e1ginas \u2019Taguchi\u00bb, \u00abXN\u00bb, \u00abEscaneo\u00bb y \u00abSuperficie de respuesta\u00bb, abre un m\u00f3dulo independiente. Su principio consiste en partir de un conjunto de\u2019ensayos propuestos<\/strong>\u00a0y extraer de \u00e9l el subconjunto que maximice el\u00a0decisivo<\/strong> de la matriz de informaci\u00f3n; es decir, el que aporta m\u00e1s informaci\u00f3n para el modelo en cuesti\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u26a0\ufe0f Un aspecto importante y que pasa bastante desapercibido: en las p\u00e1ginas \u00abTaguchi\u00bb, \u00abXN\u00bb y \u00abBalayage\u00bb, los ensayos candidatos no son los de la tabla fraccionaria que se muestra, sino los de la\u00a0plano completo<\/strong>. Es l\u00f3gico, ya que se busca el mejor subconjunto posible, no el mejor subconjunto de un subconjunto, pero esto cambia lo que se ve en la pesta\u00f1a de candidatos.<\/p>\n\n\n\n

1. El panel de la izquierda<\/h2>\n\n\n\n
    \n
  • N\u00famero de simulaciones<\/strong>\u00a0: el n\u00famero de b\u00fasquedas aleatorias por tama\u00f1o de plano, de 10 a 100 (25 por defecto). Cuanto mayor sea este valor, m\u00e1s cercana al \u00f3ptimo ser\u00e1 la soluci\u00f3n y m\u00e1s tiempo llevar\u00e1 el c\u00e1lculo; ; <\/li>\n\n\n\n
  • N\u00famero de l\u00edneas candidatas<\/strong>,\u00a0Grados de libertad<\/strong>,\u00a0N\u00famero m\u00ednimo de ensayos<\/strong>\u00a0: las restricciones del problema. El n\u00famero m\u00ednimo de pruebas es igual al n\u00famero de grados de libertad del modelo, menos las pruebas que impongas; ; <\/li>\n\n\n\n
  • Determinante inicial<\/strong>\u00a0y\u00a0Determinante Doptimal<\/strong>\u00a0: el valor de referencia y el resultado. El segundo aparece en color: verde por encima de 99 % del valor de referencia, naranja entre 95 y 99 %, y rojo por debajo; ; <\/li>\n\n\n\n
  • Factores<\/strong>\u00a0: la elecci\u00f3n de los t\u00e9rminos del modelo. Aqu\u00ed es donde se a\u00f1aden los\u00a0interacciones<\/strong>\u00a0que hay que estimar, lo que aumenta los grados de libertad y, por lo tanto, el n\u00famero m\u00ednimo de ensayos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    2. Las cuatro pesta\u00f1as<\/h2>\n\n\n\n

    B\u00fasqueda de la soluci\u00f3n \u00f3ptima<\/strong>\u00a0: se introduce un n\u00famero m\u00ednimo y m\u00e1ximo de intentos, y Ellistat traza el determinante obtenido en funci\u00f3n del n\u00famero de intentos, con el determinante del plano inicial representado mediante una l\u00ednea discontinua roja. El c\u00e1lculo se puede anular.<\/p>\n\n\n\n

    Elaboraci\u00f3n del plan<\/strong>\u00a0: se establece el n\u00famero de ensayos y se obtiene el plan D-\u00f3ptimo correspondiente, que se puede trasladar a una tabla como los dem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Pruebas de selecci\u00f3n<\/strong>\u00a0: la lista de candidatos, con una casilla de selecci\u00f3n en cada l\u00ednea: \u00abMarque las casillas correspondientes a las pruebas que no se deben tener en cuenta (p. ej., configuraci\u00f3n imposible)\u00bb. Aqu\u00ed es donde se eliminan las combinaciones inviables.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n
    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Tabla de inclusi\u00f3n del DOE<\/strong>\u00a0: las pruebas que quieras\u00a0imponer<\/strong>\u00a0en el plano, diga lo que diga la optimizaci\u00f3n. Se fija el n\u00famero de l\u00edneas, se introducen los valores, el copiar y pegar en varias celdas desde una hoja de c\u00e1lculo funciona y \u00abBorrar la tabla\u00bb la pone a cero. Una celda con fondo\u00a0rojo<\/strong>\u00a0indica una modalidad que no existe en los candidatos.<\/p>\n\n\n\n

    \ud83d\udca1 Es la combinaci\u00f3n de estas dos \u00faltimas pesta\u00f1as lo que hace que el m\u00f3dulo sea tan valioso, y no tiene equivalente en las tablas est\u00e1ndar:\u00a0eliminar los ensayos imposibles<\/strong>\u00a0y\u00a0aplicar las pruebas ya realizadas<\/strong>. Tambi\u00e9n es la respuesta a la necesidad de \u00abcompletar un plan ya existente\u00bb: se imponen las pruebas realizadas y la optimizaci\u00f3n elige las siguientes.<\/p>\n\n\n\n

    \u26a0\ufe0f El resultado depende totalmente de la calidad del conjunto de candidatos y del modelo especificado. Un plan D-\u00f3ptimo para un modelo sin interacciones no es D-\u00f3ptimo para el mismo modelo con interacciones: el m\u00f3dulo optimiza exactamente lo que se le pide.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":110,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[24],"class_list":["post-4668","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-7-doe-plans-dexperiences"],"acf":[],"yoast_head":"\nPlan D-Optimal - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Excluez les essais irr\u00e9alisables, imposez ceux d\u00e9j\u00e0 faits, et laissez l'optimisation D-optimale construire le plan d'exp\u00e9riences le mieux adapt\u00e9 \u00e0 votre budget.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/guia-del-usuario\/plan-optimo\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Plan D-Optimal - 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