Propuesta para aumentar los puntos experimentales en diseños D-óptimos bayesianos

Uno de los criterios de uso mas frecuente para la obtencion de disenos optimoses el D-optimalidad, el cual proporciona los puntos experimentales donde se minimizael volumen del elipsoide de confianza asociado al vector de parametros enel modelo propuesto. A diferencia del diseno D-optimo clasico, el diseno D- optimobayesiano no necesariamente tiene tantos puntos de soporte como parametrostiene el modelo. En este articulo se considera el caso en donde el diseno D-optimobayesiano tiene tantos puntos de soporte como parametros tiene el modelo. Estasituacion puede no ser tan favorable cuando el modelo no se tiene especificado contotal certeza dado que no seria posible realizar pruebas de falta de ajuste parael modelo. En este articulo se propone una metodologia que permite aumentar el numero de puntos de soporte del diseno con el fin que, con el diseno resultante, sepueda aplicar la prueba de bondad de ajuste. Finalmente se ejemplifica la metodologia con un modelo exponencial.