2019-11-222013-11-052256-43141794-9165http://hdl.handle.net/10784/14426Two alternative methods for choosing the weighting constant in cD-optimal designs are proposed. The methods are based on power hypothesis testing associated with both the significance of model parameters under study as the significance of a nonlinear function of interest. The two methodologies and the existing methodology in the literature (efficiencies methodology) are described. With an example, the weighting constant is found with methodologies proposed and is compared with the methodology of efficiencies. cD-optimal designs with higher powers, small relative errors and even better than the optimal designs with the efficiencies methodology are obtained.Se proponen dos métodos alternativos para elegir la constante de ponderación en los diseños óptimos de cD. Los métodos se basan en pruebas de hipótesis de poder asociadas tanto a la importancia de los parámetros del modelo en estudio como a la importancia de una función de interés no lineal. Se describen las dos metodologías y la metodología existente en la literatura (metodología de eficiencia). Con un ejemplo, la constante de ponderación se encuentra con las metodologías propuestas y se compara con la metodología de eficiencias. Se obtienen diseños óptimos de cD con potencias más altas, pequeños errores relativos e incluso mejores que los diseños óptimos con la metodología de eficiencia.application/pdfspaCopyright (c) 2013 César Flórez-Restrepo, Víctor Ignacio López-Ríosarticleinfo:eu-repo/semantics/openAccessOptimal Experimental DesignsInformation MatrixEfficiencyD-OptimalityC-OptimalityCompound Optimal DesignPower TestRelative ErrorDiseños Experimentales ÓptimosMatriz De InformaciónEficienciaD-ÓptimaC-ÓptimaDiseño Óptimo CompuestoPrueba De PotenciaError RelativoAcceso abierto2019-11-22Flórez-Restrepo, CésarLópez-Ríos, Víctor Ignacio10.17230/ingciecia.9.18.6