Matriz D de diseño de tratamiento y X de diseño mediante el empleo de técnicas sencillas

Matriz D de diseño de tratamiento y X de diseño mediante el empleo de técnicas sencillas

1. Describir, aplicar y analizar la matriz D de diseño de tratamiento:

Crosslink (reticulacion)

Una reticulación es un enlace que une una cadena de polímero a otra. Pueden ser enlaces covalentes o enlaces iónicos. Las "cadenas de polímero" pueden referirse a polímeros sintéticos o polímeros naturales (tales como proteínas). Cuando el término "reticulación" se usa en el campo de la ciencia de polímeros sintéticos, se refiere generalmente al uso de enlaces cruzados para promover una diferencia en las propiedades físicas de los polímeros. Cuando se utiliza "reticulación" en el campo biológico, se refiere al uso de una sonda para enlazar proteínas en conjunto para comprobar las interacciones proteína-proteína, así como otras metodologías creativas de entrecruzamiento.

El término se utiliza para referirse a la "unión de cadenas de polímero" para ambas ciencias, el grado de reticulación y las especificidades de los agentes de reticulación varían. Por supuesto, con toda la ciencia, hay solapamientos, y las siguientes delineaciones son un punto de partida para entender las sutilezas. Cuando se añaden enlaces cruzados a moléculas de caucho largas, la flexibilidad disminuye, la dureza aumenta y el punto de fusión aumenta también.

Diseño óptimo

En el diseño de experimentos, diseños óptimos (o diseños óptimos) son una clase de diseños experimentales que son óptimos con respecto a algún criterio estadístico.

En el diseño de experimentos para estimar modelos estadísticos, los diseños óptimos permiten estimar los parámetros sin sesgo y con varianza mínima. Un diseño no óptimo requiere un mayor número de pruebas experimentales para estimar los parámetros con la misma precisión que un diseño óptimo. En términos prácticos, los experimentos óptimos pueden reducir los costos de la experimentación.

La óptima de un diseño depende del modelo estadístico y se evalúa con respecto a un criterio estadístico, que está relacionado con la matriz de varianza del estimador. La especificación de un modelo apropiado y la especificación de una función de criterio adecuado requieren tanto la comprensión de la teoría estadística y el conocimiento práctico con el diseño de experimentos.

D-optimal (determinante)

Un criterio popular es la D-optimalidad, que busca minimizar | (X'X) -1 |, o maximizar de manera equivalente el determinante de la matriz de información X'X del diseño. Este criterio da como resultado maximizar el contenido de información Shannon diferencial de las estimaciones de parámetros.

A-optimal (" promedio " o rastro)

Un criterio es A-optimalidad, que busca minimizar el rastro de la inversa de la matriz de información. Este criterio tiene como resultado minimizar la varianza media de las estimaciones de los coeficientes de regresión.

Matriz x de diseño

1. Aplicar técnicas de ortogonalizacion, transposiciones e inversiones de x, completamente repetida

Diseño ortogonal

Los diseños ortogonales son aquellos que poseen la matriz X’X, denominada matriz momento, diagonal. Sus ventajas consisten en que los coeficientes se estiman de manera sencilla, independientemente y con varianzas mínimas. No obstante, la ortogonalidad es una propiedad un tanto ficticia, pues depende de la orientación particular del diseño respecto a la superficie.

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