Otimização de fatoriais 2ᴷ obtidos por busca aleatória considerando mínima variância das estimativas
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Departamento de Ciências Exatas
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
A importância de otimizar um experimento fatorial é justificada pelo fato de que sua execução nem sempre neutraliza o efeito de fatores desconhecidos e/ou indesejáveis que variam de acordo com a natureza do experimento e, quando não neutralizados, podem influenciar na variável resposta dependendo de como é conduzido o processo experimental. Nesse sentido, esse trabalho teve por objetivo realizar um estudo de otimização dos delineamentos de Nova Ordem (NO), obtidos por Adams, Cintas e Llabrés (2005) e Correa, Grima e Tort-Martorell (2012), gerados por método exaustivo de busca aleatória e pelo algoritmo de Dickinson (1974) e adaptações. Tal estudo considerou o algoritmo exchange na obtenção de delineamentos A-ótimos e D-ótimos e a busca por delineamentos vizinhos por meio do algoritmo simulated annealing. Como resultados, observou-se através da eficiência dos delineamentos ótimos obtidos que houve ganho em relação aos valores dos critérios A e D; e, além disso, observou-se que os delineamentos de Nova Ordem herdam propriedades ótimas em relação aos critérios estudados e que tanto as matrizes de Nova Ordem quanto as A-ótimas e D-ótimas, obtidas a partir das matrizes de Nova Ordem, estabilizaram de forma razoável a Variância das Estimativas dos Efeitos dos Fatores (VEEF). Em função dos resultados obtidos em relação ao Máximo do Absoluto do Viés de Ordem (MBAV) e Variância das Estimativas dos Efeitos dos Fatores (VEEF) – medidas que apresentaram relação direta em alguns casos específicos – novas ordens de execução foram propostas para os delineamentos 2 3 , 2 4 , 2 5 , 2 6 e 2 7 .
Abstract
Optimize factorial experiments is important, and its importance is justified by the fact that the process not always can neutralize unknown or undesirable factors which vary according to the nature of these experiments and can influence the response variable. In these terms, the purpose this paper was to perform a study of the optimization of the New Order (NO) designs from Adams, Cintas and Llabrés (2005) and Correa, Grima and Tort-Martorell (2012), generated by exhaustive method of random search and Dickinson's algorithm (1974) and adaptations. This study considered the exchange algorithm in the obtaining of A-optimal, Doptimal designs, and the search for neighboring designs using the simulated annealing algorithm. As a result, it was noted that, by the efficiency of the obtained optimal designs, there was an increase with regard to the values of the A-criteria and D-criteria. It was also noted that New Order designs inherited optimal properties with regard to the studied criteria and that both the New Order matrices and the A-optimal and D-optimal matrices, obtained from the New Order matrices, fairly stabilized the Factor Effect Estimates Variance (VEE F). New orders of execution were proposed for the 2 3 , 2 4 , 2 5 , 2 6 e 2 7 designs due to the results obtained with regard to the Maximum Bias Absolute Value (MBAV) and Variance of Factor Effect Estimates (VEEF) - measures that were directly linked in some cases.
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FERNANDES, A. A. Otimização de fatoriais 2ᴷ obtidos por busca aleatória considerando mínima variância das estimativas. 2018. 100 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.