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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Response Surface Methodology

verfasst von : Dharmaraja Selvamuthu, Dipayan Das

Erschienen in: Introduction to Probability, Statistical Methods, Design of Experiments and Statistical Quality Control

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

Response surface methodology or in short RSM is a collection of mathematical and statistical tools and techniques that are useful in developing, understanding, and optimizing processes and products. Using this methodology, the responses that are influenced by several variables can be modeled, analyzed, and optimized.

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Literatur
Box GE, Hunter JS, Hunter WG (2005) Statistics for experimenters. Wiley, New York
Derringer G, Suich R (1980) Simultaneous optimization of several response variables. J Qual Technol 12:214–219CrossRef
Montgomery DC (2007) Design and analysis of experiments. Wiley, India
Myers RH, Montgomery DC, Anderson-Cook CM (2009) Response surface methodology. Wiley, New York
Panneerselvam R (2012) Design and analysis of experiments. PHI Learning Private Limited, New Delhi
Vicente G, Coteron A, Martinez M, Aracil J (1998) Application of the factorial design of experiments and response surface methodology to optimize biodiesel production. Ind Crops Prod 8:29–35CrossRef
Metadaten
Titel
Response Surface Methodology
verfasst von
Dharmaraja Selvamuthu
Dipayan Das
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Introduction to Probability, Statistical Methods, Design of Experiments and Statistical Quality Control

Print ISBN: 978-981-9993-62-8

Electronic ISBN: 978-981-9993-63-5

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-99-9363-5_14

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