Evaluación del Diseño Experimental de Plackett-Burman a Través de Algoritmos Genéticos y Análisis de Bayes-Gibbs

OLIVIERI, A. C.; MAGALLANES, J.

Bahia Blanca

Congreso; V Congreso Argentino de Química Analítica; 2009

AAQA

El diseño experimental consiste básicamente en la selección de los puntos experimentales más adecuados para calcular un modelo, usualmente multivariante, con un mínimo número de experiencias y óptima precisión (1-3). Estos modelos se suelen expresar, para un ejemplo con 3 variables, de la siguiente forma:h = b0 + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 + b12 x1 x2 + b13 x1 x3 + b23 x2 x3 + b123 x1 x2 x3 +      + b11 x12 + b22 x22 + b3,3 x32,donde h es la respuesta estimada, los coeficientes b son estimados por cálculo y x1, x2 y x3 son los factores experimentales medidos.Entre los modelos más económicos en cuanto al número de experimentos está el de Plackett-Burman (4), que se caracteriza por ser un modelo ortogonal de dos niveles para las variables. Debido al escaso número de experiencias utilizadas, con él sólo se pueden estimar los coeficientes b de los factores principales, y no es posible determinar los coeficientes de los términos de las interacciones (términos bij para i≠j). Existe por ello una restricción relativamente imprecisa al aplicar este diseño: las predicciones serán correctas siempre y cuando las interacciones del modelo puedan despreciarse. En este trabajo se presentan dos métodos capaces de estimar los términos interactivos bij: algoritmos genéticos y análisis de Bayes-Gibbs. Estos métodos permiten estimar cuál es el valor relativo de los pesos asociados a las interacciones, más allá del cual los resultados de Plackett-Burman comienzan a fallar.