Diseño Experimental y DOE
Sistema completo para diseñar experimentos antes de recoger datos: elige el diseño óptimo, genera aleatorizaciones y matrices DOE reproducibles, y evita errores estructurales como pseudoreplicación o confusión de factores. Cubre desde ensayos A/B simples hasta diseños factoriales fraccionados y superficies de respuesta.
Incluida en el Pase · para Python, pandas, numpy
// qué_hace
Genera aleatorizaciones, matrices DOE y layouts de experimentos reproducibles en Python para garantizar que los datos sean interpretables causalmente.
// cómo_lo_hace
Usando scripts seeded (randomization.py, doe_designs.py) basados en pyDOE3, con árbol de decisión de diseño, referencias detalladas y flujo de trabajo paso a paso desde la pregunta hasta el análisis.
// ejemplo_de_uso
Úsala cuando necesitas diseñar un experimento A/B o test multivariante con rigor estadístico desde el principio. Ej.: generar una matriz factorial para probar 3 variables de packaging con aleatorización reproducible entre laboratorios.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
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