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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박유진 (중앙대학교) 이윤주 (중앙대학교)
저널정보
대한산업공학회 산업공학 (IE interfaces) 산업공학 (IE interfaces) 제23권 제2호
발행연도
2010.6
수록면
118 - 125 (8page)

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The determination of a regression model is important in using statistical designs of experiments. Generally, the exact regression model is not known, and experimenters suppose that a certain model form will be fit. Then an experimental design suitable for that predetermined model form is selected and the experiment is conducted. However, the initially chosen regression model may not be correct, and this can result in undesirable statistical properties. We develop model-robust experimental designs that have stable prediction variance for a family of candidate regression models over a cuboidal region by using genetic algorithms and the desirability function method. We then compare the stability of prediction variance of model-robust experimental designs with those of the 3-level face centered cube. These model-robust experimental designs have moderately high G-efficiencies for all candidate models that the experimenter may potentially wish to fit, and outperform the cuboidal design for the second-order model. The G-efficiencies are provided for the model-robust experimental designs and the face centered cube.

목차

1. 서론
2. 실험설계 최적성(Design Optimality)과 Model-Robust 실험설계
3. 유전자 알고리즘과 만족도 함수 최적화 방법
4. 입방형 영역에서의 Model-Robust G-최적 실험설계의 구축
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (31)

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