高手们再进来看一个问题-关于D值
1.DOE中的反应优化器中的Individual D值是如何计算出来的?
2.composite desirability综合期望率是如何计算出来的?
3.其应用意义如何?{W
4.Weight和Importance如何界定? 取大于1或小于1的数字可以吗?{W
2.composite desirability综合期望率是如何计算出来的?
3.其应用意义如何?{W
4.Weight和Importance如何界定? 取大于1或小于1的数字可以吗?{W
没有找到相关结果
已邀请:
RSS Feed
33 个回复
Joewang (威望:2) (海外 加拿大) 其它行业 员工 - GE六西格码资深黑带， 美国质量协会(ASQ)资...
赞同来自:
Response Optimizer也许就是O大师讲的反应优化器吧.
例如在研发的时候, 既想提高产率,又想降低成本, 通常难以两全其美, 所以更多的是考虑的在两个Y甚至更多Y之间取得平衡, 取最恰当的值. 在RS试验中, 通常会定义一个变量d值来表示这种妥协的程度(Derringer and Suich1980年), 对每个Y值而言就是individual desirability ( d ), 对总体的影响通常称之为combined or composite desirability ( D )
d值在0-1之间, 跟目标值(target), 边界值(bound)都有关系, 显然还跟这个Y值对项目的重要性(importance)和权重(weight)有关系, 例如以上两个Y中, 产率相对于成本而言可能更重要一些.在实践操作中, 通过调整以上的四个参数来获得满意的d值, 达到总体满意的最优效果. 对一个Y而言, 如果越小越理想的话, 随着Y值的变小, d值会反之增大, Y小于目标值(此时也就是下边界值了)时, d=1. 反之, Y大于上边界值时, d=0….这就是d值的含义. (计算公式暂不公布, 以免败了高手的雅兴 {W{W
Minitab提供了d值的自动计算, 在Minitab>DOE一栏的Response Optimizer下面…具体操作就免了吧….
就以上两个Y的简单例子, 出一道题, Minitab已经算好结果了, 大家可以玩玩, 用Exel 算算Yield, Cost的d, 还有D(简化起见, importance, weight都设为1)…稍后我会把公式和手工计算过程公布出来, 有必要的话…
Minitab的结果如下:
Parameters
Goal Lower Target Upper Weight Import
Yield Maximum 35 45 45 1 1
Cost Minimum 28 28 35 1 1
Global Solution
Time = 46.062
Temp = 150.000
Catalyst = -1.000 (A)
Predicted Responses
Yield = 44.8077, desirability = 0.98077
Cost = 28.9005, desirability = 0.87136
Composite Desirability = 0.92445