Vairākuzdevumu atbildes virsmas metodoloģija
Vairākuzdevumu atbildes virsmas metodoloģija (MRSM) paplašina klasisko atbildes virsmas metodoloģiju (RSM) uz situācijām, kurās eksperiments ģenerē divus vai vairākus atbildes mainīgos, kas jāoptimizē vienlaicīgi. Tā vietā, lai pielāgotu faktoru iestatījumus vienai izejai, MRSM katrai atbildei pielāgo atsevišķu otrās pakāpes polinoma modeli un pēc tam tos apvieno — visbiežāk, izmantojot Deringera un Suiča vēlamības funkciju —, lai atrastu faktoru iestatījumus, kas vienlaikus apmierina visus mērķus.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
Avoti
- Derringer, G., & Suich, R. (1980). Simultaneous optimization of several response variables. Journal of Quality Technology, 12(4), 214–219. DOI: 10.1080/00224065.1980.11980968 ↗
- Myers, R. H., Montgomery, D. C., & Anderson-Cook, C. M. (2016). Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments (4th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118916025
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-response Response Surface Methodology. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/experimental-design/multi-response-response-surface-methodology
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Box-Behnkena dizainsEksperimentu plānošana↔ compare
- Centrālais kompozītais plānsEksperimentu plānošana↔ compare
- Eksperimentu plānošanaEksperimentu plānošana↔ compare
- Optimizācijas palīdzības virsmas metodoloģijaEksperimentu plānošana↔ compare
- Kvalitātes funkciju izvērtēšanaEksperimentu plānošana↔ compare
- Metodoloģija virsmas atbildes (RSM)Eksperimentu plānošana↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →