Response Surface Optimization in Growth Curves Through Multivariate Analysis

• FELIPE ORTIZ ^[1] ; JUAN C. RIVERA ^[2] ; OSCAR O. MELO ^[2]
  1. [1] Universidad Santo Tomás

     Universidad Santo Tomás

     Santiago, Chile

     
  2. [2] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 36, Nº. 1, 2013, págs. 153-176
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Optimización de superficies de respuesta en curvas de crecimiento a través de análisis multivariado
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• Resumen
  • español

    En este artículo se propone una metodología para modelar conjuntamente tratamientos con niveles cuantitativos medidos en el tiempo, mediante la combinación de técnicas de superficies de respuesta con curvas de\linebreak crecimiento. Se estiman los parámetros del modelo, los cuales miden el efecto en el tiempo de los factores relacionados con el modelo de superficie de respuesta de segundo orden. Estas estimaciones se realizan a través de una transformación que permite expresar el modelo como un modelo clásico de MANOVA; de esta manera, se expresan y juzgan las hipótesis tradicionales. Además, las condiciones de optimización a través del tiempo son establecidas para un conjunto de factores específicos por medio del modelo ajustado. Como paso final, se analizan dos aplicaciones utilizando el modelo propuesto: la primera fue analizada mediante curvas de crecimiento en otro artículo, y la segunda consiste en dos factores que son optimizados a lo largo del tiempo.

  • English

    A methodology is proposed to jointly model treatments with quantitative levels measured throughout time by combining the response surface and growth curve techniques. The model parameters, which measure the effect throughout time of the factors related to the second-order response surface model, are estimated. These estimates are made through a suitable transformation that allows to express the model as a classic MANOVA model, so the traditional hypotheses are formulated and tested. In addition, the optimality conditions throughout time are established as a set of specific combination factors by the fitted model. As a final step, two applications are analyzed using our proposed model: the first was previously analyzed with growth curves in another paper, and the second involves two factors that are optimized over time.

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