Algoritmo para la elección de fracciones factoriales con óptima proyección

En cualquier proceso industrial hay dos fases, diseño del producto y producción donde experimentos cuidadosamente diseñados pueden contribuir enormemente a aumentar la calidad del producto final. En ambos casos el interés estriba en obtener la máxima cantidad de información útil sobre el efecto de los factores en la respuesta (tanto sobre su nivel como sobre su variabilidad) con el mínimo número de experimentos (runs). Para conseguirlo es muy importante escoger diseños con propiedades proyectivas adecuadas y asignar las variables con más posibilidades "a priori" de ser inertes, a los factores del diseño (columnas de la matriz de diseño) que proporcionen un mejor (más informativo) diseño proyección. En este artículo se presenta un algoritmo para conseguir estos objetivo