{"id":4701,"date":"2026-08-13T14:51:19","date_gmt":"2026-08-13T12:51:19","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4701"},"modified":"2026-08-13T14:51:19","modified_gmt":"2026-08-13T12:51:19","slug":"optimizacion-de-la-mezcla","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/es\/guide-dutilisateur\/optimisation-de-melange\/","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n de la mezcla"},"content":{"rendered":"

Optimizar una formulaci\u00f3n no es lo mismo que optimizar un proceso, por una raz\u00f3n geom\u00e9trica: las proporciones de los componentes\u00a0suman 100 %<\/strong>. No se puede aumentar la cantidad de resina sin reducir otra cosa, y un dise\u00f1o experimental cl\u00e1sico que parte de la base de que los factores son independientes no es aplicable.<\/p>\n\n\n\n

Este m\u00f3dulo recoge todos los conceptos de la optimizaci\u00f3n bayesiana \u2014proceso gaussiano, propuestas explicadas, convergencia, diagn\u00f3stico \u00ableave-one-out\u00bb, estrategias, ruido, calidad de la b\u00fasqueda y modo de demostraci\u00f3n\u2014 y los aplica al\u00a0simple<\/strong>, el conjunto de las combinaciones v\u00e1lidas.<\/p>\n\n\n\n

1. Los componentes<\/h2>\n\n\n\n

Cada componente tiene un nombre, un\u00a0m\u00ednimo<\/strong>\u00a0y un\u00a0m\u00e1ximo<\/strong>\u00a0en fracciones, y quiz\u00e1\u00a0bloqueado<\/strong>\u00a0a un valor fijo. El m\u00f3dulo comprueba constantemente la\u00a0viabilidad<\/strong>\u00a0del conjunto: los extremos cuyos m\u00ednimos suman m\u00e1s de 1, o cuyos m\u00e1ximos suman menos de 1, no definen ninguna mezcla realizable, y el programa lo se\u00f1ala antes de realizar cualquier c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n

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

Le\u00a0plan inicial<\/strong>\u00a0no es un Audze-Eglais, sino un plan\u00a0m\u00e1ximo-m\u00ednimo en el simplex<\/strong>\u00a0: las mezclas lo m\u00e1s alejadas posible unas de otras dentro del rango permitido. El m\u00f3dulo recomienda un n\u00famero de ensayos en funci\u00f3n del n\u00famero de componentes: un m\u00ednimo de siete, se aconsejan diez para tres componentes y el l\u00edmite m\u00e1ximo es de cien.<\/p>\n\n\n\n

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

Al introducir los datos, se comprueba cada ensayo: valores faltantes, no num\u00e9ricos, fuera de rango o\u00a0suma distinta de 1<\/strong>. Un comando corrige los ensayos no v\u00e1lidos redimensionando sus proporciones en el \u00e1rea de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

2. El diagrama ternario<\/h2>\n\n\n\n

Con\u00a0tres o m\u00e1s componentes<\/strong>, la pesta\u00f1a correspondiente muestra un\u00a0diagrama ternario<\/strong>\u00a0: el tri\u00e1ngulo del simplex, la respuesta prevista en el fondo de color, los ensayos realizados, las propuestas y las zonas\u00a0no viables<\/strong>\u00a0excluidas por los l\u00edmites. Al marcar una casilla, la visualizaci\u00f3n cambia a la incertidumbre. A partir de tres componentes, los dem\u00e1s se fijan en un valor, como en el mapa de optimizaci\u00f3n bayesiano.<\/p>\n\n\n\n

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

\ud83d\udca1 El diagrama ternario es\u00a0la<\/em>\u00a0Representaci\u00f3n de una mezcla, y merece la pena aprender a interpretarla: cada v\u00e9rtice representa el componente puro, cada arista una mezcla binaria y el centro, la mezcla a partes iguales. Las zonas sombreadas por los l\u00edmites permiten ver de inmediato cu\u00e1l es el margen de maniobra real que te dejan las restricciones de formulaci\u00f3n, que a menudo es menor de lo que uno imagina.<\/p>\n\n\n\n

El resto de las pesta\u00f1as \u2014\u00abPlan de pruebas\u00bb, \u00abConvergencia\u00bb, \u00abDiagn\u00f3stico\u00bb, \u00abFactores y modelo\u00bb y \u00abPrevisi\u00f3n\u00bb\u2014 se interpretan exactamente igual que en el apartado 4, incluidas las respuestas y las propuestas.<\/p>\n\n\n\n

Las dem\u00e1s pesta\u00f1as son las mismas que en la optimizaci\u00f3n bayesiana.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":50,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[32],"class_list":["post-4701","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-8-ml-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nOptimisation de m\u00e9lange - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Optimiser une formulation n\u2019est pas optimiser un proc\u00e9d\u00e9, pour une raison g\u00e9om\u00e9trique : les proportions des composants somment \u00e0 100 %.\" \/>\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\/optimizacion-de-la-mezcla\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Optimisation de m\u00e9lange - 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