WorksheetsVocabulario DOE
Total questions: 10
Worksheet time: 8mins
Diseño de Experimentos y Análisis de Experimentos, se diferencian en:
Son la misma cuestión, no implica na diferente
El primero implica validar los supuestos de proceso bajo control, MSA capaz y Residuales bien comportados, el segundo es hacer el experimento
El primero es crear el experimento, la salida, los factores, la técnica de procesamiento, el otro es simplemente el procesamiento de la data mediante un paquete estadístico
El primero es procesar los datos y el segundo plantear y realizar el experimento respectivamente
Un factor es:
En general uno varia el factor para ver como se comporta el nivel
Es un supuesto importante para cumplir de previo al experimento.
Es una variable de respuesta que buscamos optimizar.
Aquella variable independiente que buscamos en un exprimento para saber si afecta la respuesta.
Un efecto de confusión o "Alias" es:
Cuando estamos simplificando un experimento para realizar menos corridas el efecto de un factor puede estar confundido con otro.
Es el no poder realizar el experimento bien por parte del experimentador
Es la forma óptima en que se realiza un Experimento 2K Full
Es un tema de Experimentos EVOLUTIVOS
Los niveles son:
Es lo que uno estudia en el experimento.
La forma en que uno varia a proposito un factor para ver si efecto en la respuesta.
Se realiza para mejorar la potencia del experimento
Ninguna de las anteriores
Un factor de Ruido desconocido no controlable se gestiona mediante cuál estrategia?
Es algo que uno debe aceptar que puede pasar y resignarse a su efecto.
Mediante la técnica de Bloques aleatorios
Mediante la técnica del Análisis de Covarianza
Mediante la aleatorización, para lograr una eventual distribución de su efecto a lo largo de todo el experimento.
Cuando hablamos de que tenemos 6 factores, qué técnica de procesamiento estadístico recomendaría?
Un diseño factorial fraccionado
Un diseño Plackett Burman
Un diseño Full Factorial
Una Anova GLM
Tres supuestos básicos que todo experimentador debe validar cuando hace un DOE son:
Tenes todos los reactivos necesarios antes de emprender el experimento
Normalidad, Homocedasticidad, Independencia Estadistica
Estabilidad, MSA capaz, Normalidad
Normalidad, MSA capaz, Residuales bien comportados
¿Qué es un diseño factorial completo?
Un diseño que incluye todas las combinaciones posibles de factores y niveles.
Un diseño que excluye algunos factores para simplificar el experimento.
Un diseño que solo considera un factor a la vez.
Un diseño que se utiliza únicamente en experimentos de laboratorio.
¿Cuál es la principal ventaja de un diseño factorial fraccionado?
Permite realizar menos corridas experimentales.
Garantiza la eliminación de todos los factores de ruido.
Es más fácil de interpretar que un diseño factorial completo.
Requiere menos conocimientos estadísticos para su implementación.
¿Qué técnica se utiliza para analizar la interacción entre factores en un experimento?
Análisis de varianza (ANOVA)
Regresión lineal simple
Prueba de chi-cuadrado
Prueba t de Student
