Metodología bayesiana para la optimización simultánea de múltiples respuestas
Bayesian methodology for simultaneous optimization of multiple responses
En este documento se muestra la aplicación de una metodología bayesiana para la optimización simultánea de múltiples respuestas. Se modifica una propuesta anterior, introduciendo una modificación que la hace más flexible, ya que permite trabajar con el caso en que no todas las variables consideradas en el estudio son igualmente importantes. Para incorporar estas diferencias en cuanto a la relevancia de las variables de respuesta analizadas, se utiliza la media geométrica ponderada de las probabilidades de que cada variable cumpla con su especificación. Con esto, las múltiples variables a optimizar se convierten en una sola. Mediante un ejemplo se muestra cómo la modificación propuesta ayuda a obtener distintos escenarios óptimos para considerar en la toma de decisiones.
Este artículo fue preparado por Jorge Limón, Diego A. Tlapa (Universidad Autónoma de Baja California, Ensenada, Baja California, México), Manuel A. Rodríguez y Jaime Sánchez (Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez, Ciudad Juárez, Chihuahua, México) para Información Tecnológica (Vol. 23, No. 2, 2012, 151-166), revista alojada en el portal de la biblioteca electrónica de publicaciones científicas SciELO (Scientific Electronic Library On-Line)-Chile (Santiago, Chile). SciELO es un modelo para la publicación electrónica cooperativa de revistas científicas en internet, especialmente desarrollado para responder a las necesidades de la comunicación científica en los países en desarrollo, y particularmente de América Latina y el Caribe.
Recursos
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Formatopdf
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Idioma:español
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Tamaño:319 kb