Response surface methodology (original) (raw)
En statistiques, la méthode des surfaces de réponses (MSR) a pour but d'explorer les relations entre les variables dépendantes et indépendantes impliquées dans une expérience. Elle est due aux travaux de 1951 de George Box et K. B. Wilson. L'idée principale de leur méthode est l'utilisation d'une séquence d'expériences. Box et Wilson suggèrent d'utiliser un modèle à polynôme de second degré, mais concèdent que ce modèle n'est qu'une approximation. Toutefois, ce dernier a l'avantage d'être facile à estimer et à appliquer, même lorsque l'information disponible sur les processus en cours est minime.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | En estadística, la metodología de superficie de respuesta (RSM) explora las relaciones entre varias variables explicativas y una o más variables de respuesta. El método fue introducido por George E. P. Box y K. B. Wilson en 1951. La idea principal de RSM es utilizar una secuencia de experimentos diseñados para obtener una respuesta óptima. Box y Wilson sugieren usar un modelo polinomial de segundo grado para hacer esto. Reconocen que este modelo es solo una aproximación, pero lo usan porque dicho modelo es fácil de estimar y aplicar, incluso cuando se sabe poco sobre el proceso. Pueden emplearse enfoques estadísticos como RSM para maximizar la producción de una sustancia especial mediante la optimización de los factores operativos. Últimamente, para la optimización de la formulación, el RSM, que utiliza el diseño adecuado de experimentos (DoE), se ha utilizado ampliamente. A diferencia de los métodos convencionales, la interacción entre las variables del proceso se puede determinar mediante técnicas estadísticas. (es) En statistiques, la méthode des surfaces de réponses (MSR) a pour but d'explorer les relations entre les variables dépendantes et indépendantes impliquées dans une expérience. Elle est due aux travaux de 1951 de George Box et K. B. Wilson. L'idée principale de leur méthode est l'utilisation d'une séquence d'expériences. Box et Wilson suggèrent d'utiliser un modèle à polynôme de second degré, mais concèdent que ce modèle n'est qu'une approximation. Toutefois, ce dernier a l'avantage d'être facile à estimer et à appliquer, même lorsque l'information disponible sur les processus en cours est minime. (fr) In statistics, response surface methodology (RSM) explores the relationships between several explanatory variables and one or more response variables. The method was introduced by George E. P. Box and K. B. Wilson in 1951. The main idea of RSM is to use a sequence of designed experiments to obtain an optimal response. Box and Wilson suggest using a second-degree polynomial model to do this. They acknowledge that this model is only an approximation, but they use it because such a model is easy to estimate and apply, even when little is known about the process. Statistical approaches such as RSM can be employed to maximize the production of a special substance by optimization of operational factors. Of late, for formulation optimization, the RSM, using proper design of experiments (DoE), has become extensively used. In contrast to conventional methods, the interaction among process variables can be determined by statistical techniques. (en) 反應曲面法（Response surface methodology，簡寫RSM）為結合數學與統計而延生出的方法，為最適實驗設計或作業條件的有利工具，於1951年，Box 和 Wilson 共同進行數學模式的建立與推導，而後普遍應用於電子、機械、農業、化學工業、生物科技、材料科學、食品科學及工業製程改善等各項研究領域中。 (zh) Метод Бокса-Вілсона (рос. метод Бокса-Уилсона; англ. Box-Wilson method; нім. Box-Wilson-Methode f) — метод оптимізації активного експерименту шляхом крутого сходження поверхнею відгуку (параметрів оптимізації) до оптимуму, суть якого полягає в наступному: рух у напрямі градієнта за наявності лінійного рівняння моделі здійснюється із центра експерименту послідовними кроками, які пропорційні добутку коефіцієнта регресії кожного фактора на значення його інтервалу зміни. Застосовується, зокрема, для одержання моделей процесів збагачення корисних копалин та інших технологічних процесів, при гідродинамічних дослідженнях газліфтних нафтових свердловин. (uk) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Response_surface_metodology.jpg?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://docs.lib.noaa.gov/rescue/cgs/001_pdf/CSC-0025.PDF%23page=222 http://www.webdoe.cc/publications/kirstine.php http://neilsloane.com/doc/Me175.pdf https://books.google.com/books%3Fid=oIHsrw6NBmoC%7Cpublisher=Oxford https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169716196130133 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169716196130327 http://users.telenet.be/peter.goos/springer.htm%7Cseries= http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri336.htm https://books.google.com/books%3Fid=5ZcfDZUJ4F8C http://neilsloane.com/doc/doeh.pdf http://neilsloane.com/doc/meatball.pdf https://zenodo.org/record/1431591 https://www.springer.com/series/694 |
| dbo:wikiPageID | 4481194 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 12130 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1102673791 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbc:Sequential_experiments dbr:Bias_(statistics) dbr:Degree_of_a_polynomial dbr:Design_of_experiments dbr:George_E._P._Box dbr:Box–Behnken_design dbr:Optimal_design dbr:Surrogate_model dbc:Design_of_experiments dbc:Industrial_engineering dbr:Fractional_factorial_design dbr:Central_composite_design dbr:Gradient-enhanced_kriging dbr:Response_variable dbr:Plackett–Burman_design dbr:Probabilistic_design dbc:Optimal_decisions dbc:Systems_engineering dbc:Mathematical_optimization dbc:Statistical_process_control dbr:Polynomial dbr:Society_for_Industrial_and_Applied_Mathematics dbr:Spherical_design dbr:Explanatory_variable dbr:Factorial_experiment dbr:IOSO dbr:Polynomial_and_rational_function_modeling dbr:Polynomial_regression dbr:Stephen_M._Stigler dbr:File:Response_surface_metodology.jpg |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Authority_control dbt:Cite_book dbt:Cite_journal dbt:Cite_web dbt:Reflist dbt:See_also dbt:Experimental_design dbt:Least_Squares_and_Regression_Analysis |
| dct:subject | dbc:Sequential_experiments dbc:Design_of_experiments dbc:Industrial_engineering dbc:Optimal_decisions dbc:Systems_engineering dbc:Mathematical_optimization dbc:Statistical_process_control |
| rdf:type | owl:Thing yago:WikicatOptimalDecisions yago:WikicatSequentialExperiments yago:WikicatStatisticalMethods yago:Ability105616246 yago:Abstraction100002137 yago:Act100030358 yago:Action100037396 yago:Activity100407535 yago:Choice100161243 yago:Cognition100023271 yago:Decision100162632 yago:Event100029378 yago:Experiment100639556 yago:Investigation100633864 yago:Know-how105616786 yago:Method105660268 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:Research100636921 yago:Work100575741 yago:YagoPermanentlyLocatedEntity yago:ScientificResearch100641820 yago:StatisticalMethod106020737 |
| rdfs:comment | En statistiques, la méthode des surfaces de réponses (MSR) a pour but d'explorer les relations entre les variables dépendantes et indépendantes impliquées dans une expérience. Elle est due aux travaux de 1951 de George Box et K. B. Wilson. L'idée principale de leur méthode est l'utilisation d'une séquence d'expériences. Box et Wilson suggèrent d'utiliser un modèle à polynôme de second degré, mais concèdent que ce modèle n'est qu'une approximation. Toutefois, ce dernier a l'avantage d'être facile à estimer et à appliquer, même lorsque l'information disponible sur les processus en cours est minime. (fr) 反應曲面法（Response surface methodology，簡寫RSM）為結合數學與統計而延生出的方法，為最適實驗設計或作業條件的有利工具，於1951年，Box 和 Wilson 共同進行數學模式的建立與推導，而後普遍應用於電子、機械、農業、化學工業、生物科技、材料科學、食品科學及工業製程改善等各項研究領域中。 (zh) En estadística, la metodología de superficie de respuesta (RSM) explora las relaciones entre varias variables explicativas y una o más variables de respuesta. El método fue introducido por George E. P. Box y K. B. Wilson en 1951. La idea principal de RSM es utilizar una secuencia de experimentos diseñados para obtener una respuesta óptima. Box y Wilson sugieren usar un modelo polinomial de segundo grado para hacer esto. Reconocen que este modelo es solo una aproximación, pero lo usan porque dicho modelo es fácil de estimar y aplicar, incluso cuando se sabe poco sobre el proceso. (es) In statistics, response surface methodology (RSM) explores the relationships between several explanatory variables and one or more response variables. The method was introduced by George E. P. Box and K. B. Wilson in 1951. The main idea of RSM is to use a sequence of designed experiments to obtain an optimal response. Box and Wilson suggest using a second-degree polynomial model to do this. They acknowledge that this model is only an approximation, but they use it because such a model is easy to estimate and apply, even when little is known about the process. (en) Метод Бокса-Вілсона (рос. метод Бокса-Уилсона; англ. Box-Wilson method; нім. Box-Wilson-Methode f) — метод оптимізації активного експерименту шляхом крутого сходження поверхнею відгуку (параметрів оптимізації) до оптимуму, суть якого полягає в наступному: рух у напрямі градієнта за наявності лінійного рівняння моделі здійснюється із центра експерименту послідовними кроками, які пропорційні добутку коефіцієнта регресії кожного фактора на значення його інтервалу зміни. (uk) |
| rdfs:label | Metodología de superficie de respuesta (es) Méthode des surfaces de réponses (fr) Response surface methodology (en) 响应曲面法 (zh) Метод Бокса — Вілсона (uk) |
| rdfs:seeAlso | dbr:Multiobjective_optimization |
| owl:sameAs | freebase:Response surface methodology yago-res:Response surface methodology wikidata:Response surface methodology dbpedia-es:Response surface methodology dbpedia-fa:Response surface methodology dbpedia-fr:Response surface methodology dbpedia-tr:Response surface methodology dbpedia-uk:Response surface methodology dbpedia-zh:Response surface methodology https://global.dbpedia.org/id/2uGsW |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Response_surface_methodology?oldid=1102673791&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Response_surface_metodology.jpg |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Response_surface_methodology |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:RSM |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Response_Surface_Methodology dbr:Response-surface_methodology dbr:Response_surface dbr:Response_surface_methods dbr:Response_surfaces dbr:Box-Wilson_method |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Quality_(business) dbr:List_of_academic_fields dbr:Multivariate_statistics dbr:Botryosphaeran dbr:John_Nelder dbr:Joseph_Diez_Gergonne dbr:List_of_important_publications_in_statistics dbr:List_of_numerical_analysis_topics dbr:Tandoor_bread dbr:Box–Behnken_design dbr:Optimal_design dbr:Simplex dbr:Compositional_data dbr:Surrogate_model dbr:Wang_Yuan_(mathematician) dbr:Fang_Kaitai dbr:Fractional_factorial_design dbr:PSeven dbr:Central_composite_design dbr:Glossary_of_experimental_design dbr:Gradient-enhanced_kriging dbr:RSM dbr:Timeline_of_probability_and_statistics dbr:Interval_finite_element dbr:Positive-definite_kernel dbr:Space_mapping dbr:Optimus_platform dbr:Red_Cedar_Technology dbr:Multidisciplinary_design_optimization dbr:Factorial_experiment dbr:IOSO dbr:List_of_statistics_articles dbr:Luus–Jaakola dbr:Polynomial_and_rational_function_modeling dbr:Finite_element_updating dbr:Multifactor_design_of_experiments_software dbr:Polynomial_regression dbr:Simulation-based_optimization dbr:Taguchi_methods dbr:Outline_of_formal_science dbr:Response_Surface_Methodology dbr:Response-surface_methodology dbr:Response_surface dbr:Response_surface_methods dbr:Response_surfaces dbr:Box-Wilson_method |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Response_surface_methodology |
