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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2006년 추계학술대회 논문집
발행연도
2006.11
수록면
373 - 376 (4page)

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In general, there are three kinds of methods in analyzing dynamic robust design experiment: loss model approach, response function approach, and response model approach. In this talk, we review the three modeling approaches in terms of several criteria in comparison. This talk also generalizes the response model approach based on a generalized linear model. We develop a generalized two-step optimization procedure to substantially reduce the process variance by dampening the effect of both explicit and hidden noise variables. The proposed method provides more reliable results through iterative modeling of the residuals from the fitted response model. The method is compared with three existing approaches in practical examples.
#Generalized linear models(GLMs) #Response model(RM) approach #Taguchi method #Two-step optimization

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RESEARCH MOTIVATION
3. GENERALIZED LINEAR MODEL (GLM) - RESPONSE MODEL (RM) APPROACH
4. EXAMPLES REVISITED
5. CONCLUDING REMARKS
REFERENCE

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