Response Surface Desirability Function
Response Surface Methodology (RSM) is a set of statistical and mathematical techniques for modeling and optimizing processes with multiple inputs (factors) and outputs (responses). The Desirability Function approach, introduced by Harrington (1965) and refined by Derringer and Suich (1980), extends RSM to solve multi-response optimization problems by combining competing objectives into a single index. This methodology is essential in product and process development where engineers must balance performance, cost, and reliability.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Box, G. E. P., & Wilson, K. B. (1951). On the experimental attainment of optimum conditions. Journal of the Royal Statistical Society, 13(1), 1-45. · DOI 10.1111/j.2517-6161.1951.tb00067.x
- Harrington, E. C. (1965). The desirability function. Journal of Quality Technology, 4(6), 494-509. · URL
- 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 (3rd ed.). Wiley. · URL
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.