Propuesta para aumentar los puntos experimentales en diseños D-óptimos bayesianos.

• Cristian Fernando Téllez Pínerez ^[1] ; Víctor Ignacio López Ríos ^[2]
  1. [1] Fundación Universitaria Los Libertadores

     Fundación Universitaria Los Libertadores

     Colombia

     
  2. [2] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
• Localización: Comunicaciones en Estadística, ISSN 2027-3355, ISSN-e 2339-3076, Vol. 6, Nº. 2, 2013, págs. 121-137
• Idioma: español
• DOI: 10.15332/s2027-3355.2013.0002.02
• Títulos paralelos:
  • Proposal to increase experimental points in Bayesian D-optimal design.
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• Resumen
  • español

    Uno de los criterios de uso más frecuente para la obtención de diseños óptimos es el D-optimalidad, el cual proporciona los puntos experimentales donde se minimiza el volumen del elipsoide de confianza asociado al vector de parámetros en el modelo propuesto. A diferencia del diseño D-óptimo clásico, el diseño D-óptimo bayesiano no necesariamente tiene tantos puntos de soporte como parámetros tiene el modelo. En este artículo se considera el caso en donde el diseño D- ́optimo promediado por una a priori particular tiene tantos puntos de soporte como el número de par ́ametros del modelo. Esta situación puede no ser tan favorable cuando el modelo no se tiene especificado con total certeza, dado que no sería posible realizar pruebas de falta de ajuste para el modelo. En este artículo se propone una metodología que permite aumentar el número de puntos de soporte del diseño con el fin de que, con el diseño resultante, se pueda aplicar la prueba de bondad de ajuste. Finalmente, se ejemplifica la metodología con un modelo exponencial.

  • English

    One of the most frequent used criteria to obtain optimal designs is D-optimality designs, which provides experimental points where the volume of confidence ellip- soid associated to the vector of parameters in the proposed model is minimized. Unlike the classical D-optimal design, the Bayesian D-optimal design does not necessarily have as many support points as the model parameters. This article considers the case where D-optimal design averaged by a specifica priori has as many support points as the number of parameters of the model. This situation may not be as favorable when the model is not specified with complete certainty, since it would not be possible to conduct tests due to lack of fitness for the model. This article proposes a methodology that allows increasing the numbe r of support points of the design in order that, with the resulting design, goodness of fitness test can be applied. Finally, the methodology is exemplified with an exponential model.

• Referencias bibliográficas
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