Algunas aportaciones al diseño óptimo de experimentos para modelos lineales de regresión

Abstract

HACEMOS UN ESTUDIO DEL DISEÑO OPTIMO DE EXPERIMENTOS PARA MODELOS DE REGRESION POLINOMICA EN LA RECTA REAL, TRABAJAMOS CON MODELOS COMPLETOS E INCOMPLETOS, VARIAS FUNCIONES DE EFICIENCIA Y CRITERIOS DE OPTIMIZACION. COMPLETAMOS ESTE ESTUDIO REALIZANDO UNA INVESTIGACION NUMERICA SOBRE LA ROBUSTEZ DE LOS DISEÑOS OPTIMOS RESPECTO AL MODELO, CRITERIO Y ESTRUCTURA HETEROCEDASTICA. ESTE ESTUDIO NOS LLEVA A TRATAR EL PROBLEMA DE DISCRIMINACION. HACEMOS UNA CLASIFICACION DE LOS DIFERENTES METODOS QUE SE HAN PROPUESTO EN LA LITERATURA PARA DISCRIMINAR O CONSIDERAR CONJUNTAMENTE DIFERENTES MODELOS DE REGRESION O CRITERIOS. NUESTRA APORTACION SE CENTRA EN LAS CONDICIONES QUE DEBE VERIFICAR UN DISEÑO OPTIMO PARA UNA CLASE DE MODELOS Y VARIAS FUNCIONES DE EFICIENCIA.