Añadir de 3 a 5 center points a un factorial de dos niveles permite al experimentador comprobar si la respuesta es curva: si el promedio del centro difiere significativamente del promedio de las pruebas de las esquinas, un modelo lineal no es suficiente y el trabajo pasa a un diseño de superficie de respuesta. Los center points repetidos también proporcionan una estimación de error pura sin tener que replicar todo el diseño, y distribuirlos a lo largo del orden de ejecución ayuda a revelar la deriva.
Center points came in 8 percent above the corner average. There's curvature, we need axial points.
En español sencillo Los center points resultaron un 8 por ciento por encima del promedio de las esquinas. Hay curvatura, necesitamos puntos axiales.
También se escucha como
- centerpoint
- center run
Términos relacionados
Factorial design
Experimento que ejecuta cada combinación de los niveles de factores elegidos, de modo que se puede estimar cada efecto principal e interacción.
RSM
Metodología de superficie de respuesta (RSM): experimentos secuenciales que ajustan modelos curvos para encontrar los ajustes que optimizan una respuesta.
Replicate
Repetición independiente de los mismos ajustes de factores desde cero, lo que proporciona una estimación real del error experimental.
DOE
Diseño de experimentos: planificación de un conjunto de pruebas que varían varios factores a la vez para poder separar sus efectos.