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Resumen de Criterios característicos: una nueva clase de criterios de optimización

Juan Manuel Rodríguez Díaz Árbol académico, Jesús López Fidalgo Árbol académico

  • En Diseño Óptimo de Experimentos existen diferentes criterios de optimización. Este artículo se ocupa esencialmente de la creación de una nueva clase de criterios, llamados Criterios Característicos, que se basan en los coeficientes del polinomio característico de la matriz de covarianzas. Dicha familia engloba dos de los criterios mas utilizados, el del determinante y el de la traza, e incluso puede ser generalizada a una clase más general de criterios que comprendería tanto los Criterios Característicos como alguna de las familias clásicas. Se estudian y demuestran algunas de las principales propiedades de los coeficientes característicos y de las nuevas funciones criterio y se calculan diseños óptimos característicos para distintos modelos: polinómico, exponencial y compartimental. Finalmente se propone un método novedoso para la obtención de soportes aproximados de diseños óptimos característicos para modelos polinómicos. Los diseños calculados en todos los procesos resultan ser de una gran eficiencia al ser comparados con los A- y D-óptimos, y aparecen como una buena alternativa a éstos para minimizar tanto el volumen del elipsoide de confianza como el promedio de las varianzas de las estimaciones de los parámetros


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