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Publikováno v:
TecnoLógicas, Vol 21, Iss 43, Pp 147-157 (2018)
When experiments are designed, it is uncommon to use criteria to determine the treatments and number of replicates that should be conducted to properly estimate the parameters in the model under study. This is mainly due to a lack of knowledge of sai
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https://doaj.org/article/ce793dba09d542e28cdf201397b7f385
Publikováno v:
Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, Iss 83, Pp 82-91 (2017)
Se propone una nueva metodología para la calibración de modelos hidrodinámicos a partir de la aplicación del diseño estadístico de experimentos. Un modelo hidrodinámico Euleriano-Euleriano homogéneo se usa para realizar los experimentos numé
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https://doaj.org/article/a83be190e03e4d41a171cb6761e57369
Publikováno v:
Revista Colombiana de Estadística, Vol 37, Iss 1, Pp 95-110 (2014)
The classic theory of optimal experimental designs assumes that the errors of the model are independent and have a normal distribution with constant variance. However, the assumption of homogeneity of variance is not always satisfied. For example whe
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https://doaj.org/article/a85c2f0847b54e4c9055e6eabdce0c25
Publikováno v:
Ingeniería y Ciencia, Vol 9, Iss 18 (2013)
Se proponen dos metodologías alternativas para la elección de la constante de ponderación en diseños cD-óptimos. Las metodologías están basadas en el cálculo de la potencia de las pruebas de hipótesis asociadas tanto a la significancia de lo
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https://doaj.org/article/8c0f59376714470e83ef014c5c151289
Publikováno v:
Repositorio EIA
Escuela de Ingeniería de Antioquia
instacron:Escuela de Ingeniería de Antioquia
Escuela de Ingeniería de Antioquia
instacron:Escuela de Ingeniería de Antioquia
En este artículo se propone una metodología para comparar diseños D-óptimos exactos cuando no se cumple el supuesto de incorrelación del término de error en el modelo y se tienen bajo consideración cuatro estructuras de covarianza para modelar
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::cd15d3f1af81f5853a32fed44c3ecc44
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5167
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5167
Publikováno v:
Revista Colombiana de Estadística, Volume: 43, Issue: 2, Pages: 127-141, Published: 05 DEC 2020
In this paper, we consider the problem of finding optimal population designs for within-individual covariance matrices discrimination and parameter estimation in nonlinear mixed effects models. A compound optimality criterion is provided, which combi
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dcb0480e6bfa0869e45b459fcbacf1f1
https://doi.org/10.15446/rce.v43n2.81938
https://doi.org/10.15446/rce.v43n2.81938
Publikováno v:
Ingeniería y Ciencia, Vol 16, Iss 31 (2020)
Ingeniería y Ciencia, Volume: 16, Issue: 31, Pages: 101-77, Published: JUN 2020
Ingeniería y Ciencia, Volume: 16, Issue: 31, Pages: 101-77, Published: JUN 2020
Resumen Los diseños óptimos son utilizados para determinar las mejores condiciones donde se debe realizar un experimento para obtener ciertas propiedades estadísticas. En los modelos no lineales heteroscedásticos donde la varianza es una función
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e1e95c16b8aeaaa0be0d1138c77683d4
https://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/5373
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Publikováno v:
TecnoLógicas, Volume: 21, Issue: 43, Pages: 147-157, Published: DEC 2018
Resumen En el diseño de experimentos es común el no uso de criterios para determinar los tratamientos y el número de réplicas que se deben realizar para la obtención de una buena estimación de los parámetros del modelo, debido principalmente a
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::723569afcf392d643851f4c1ed41aae5
https://doi.org/10.22430/22565337.1062
https://doi.org/10.22430/22565337.1062
Publikováno v:
Ciencia en Desarrollo, Volume: 10, Issue: 2, Pages: 165-170, Published: DEC 2019
Resumen En la práctica pueden surgir complicaciones a la hora de construir diseños óptimos para modelos de regresión no lineales, uno de los grandes problemas se evidencia cuando las observaciones son correlacionadas, debido a que éstas son toma
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7647b9dd6fa1f0a863ed3a7f80bd2f89
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-74882019000200165&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-74882019000200165&lng=en&tlng=en
Publikováno v:
Repositorio EIA
Escuela de Ingeniería de Antioquia
instacron:Escuela de Ingeniería de Antioquia
Revista EIA, Volume: 15, Issue: 30, Pages: 13-24, Published: DEC 2018
Escuela de Ingeniería de Antioquia
instacron:Escuela de Ingeniería de Antioquia
Revista EIA, Volume: 15, Issue: 30, Pages: 13-24, Published: DEC 2018
Resumen El diseño experimental es una etapa clave de cualquier estudio, ya que influye directamente en la calidad de las inferencias que se pueden hacer a partir de los datos. Los diseños experimentales inadecuados pueden causar problemas en la est
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b6a2009ea3494f57b5fe1ceeb5f6ace0
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4967
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