Simulación de la precisión y el cubrimiento en experimentos con mezclas con respuestas binomial y poisson analizados bajo modelos lineales generalizados y mínimos cuadrados ordinarios

Resumen

En este artículo se muestra un análisis de diseños experimentales

con mezclas simplex centroides con respuestas binomial y Poisson

empleando un Modelo Lineal Generalizado. Se comparó la precisión

y el cubrimiento de los intervalos de confianza, alrededor de las medias

esperadas, obtenidos bajo un modelo de Mínimos Cuadrados

Ordinarios que utiliza una transformación con los proporcionados por

un modelo lineal generalizado; dicha comparación se hizo mediante

dos simulaciones en donde se asume un modelo conocido. En dichas

simulaciones se introdujo reiteradamente una perturbación aleatoria de

las medias esperadas en cada punto experimental. Los nuevos vectores

de respuestas fueron analizados con cada uno de los dos modelos. La

precisión y el cubrimiento fueron reportados, en cada caso, en función

de la magnitud de la perturbación inducida y fueron utilizados como

medida de comparación de la incertidumbre de la estimación y para

evaluar el comportamiento de ambos modelos. En el análisis en un diseño

experimental con mezclas con respuesta no normal, el Modelo Lineal

Generalizado produjo mejores resultados en términos de precisión y

cubrimiento que el hecho con Mínimos Cuadrados Ordinarios basado

en una transformación.