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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제8권 제5호
발행연도
2006.1
수록면
1,667 - 1,673 (7page)

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Two typical objectives of response surface methodology(RSM) are, first, to determine the optimum combination of factor levels, and second, to gain understanding of the characteristics of the response system. This article proposes a graphical display to serve that second objective of RSM. Here, the partial effect of factor j is defined as the effect of factor j when the levels of the other factors are fixed at their optimum values. The partial effects plot is a plot that shows, for j=1,...k, how the response moves as the level of factor j changes in the design region when the levels of the other factors are optimal. This plot allows graphical comparative assessment of partial effects of the factors, and so we can graphically find out which factors are relatively more important in optimizing the response and which factors are not so. A real data set from a lettuce cultivation experiment was used for illustration.
#response surface methodology #graphical display #partial effect function #partial effects plot.1. IntroductionResponse surface methodology #RSM) is a set of statistical techniques for design and analysis of experiments with their main objective being

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/ 1999 / SAS/STAT , Version 8 google schola Han, S / 2004 / Graphical Representation of Sequentially Paired Rankings 6 (3) : 647 ~ 653 google schola Han, S. / 2003 / Biplot of Simultaneously Paired Rankings 5 (4) : 687 ~ 694 google schola Khuri, A. I. / 1996 / Response Surfaces: Designs and Analyses google schola Lee, H. / 2005 / Logistic Regression Analysis Using Regression Graphics 7 (3) : 829 ~ 838 google schola

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