วันเสาร์ที่ 14 พฤศจิกายน พ.ศ. 2558

วิเคราะห์ RSM ด้วย R (How to do RSM in R) (ตอนที่ 2)

   ในโพสต์ก่อนหน้านี้ได้กล่าวถึงการสร้างแผนการทดลองแบบ central composite design สำหรับการวิเคราะห์ RSM ในคราวนี้จะขอแนะนำวิธีการสร้างแผนการทดลองอีกแบบที่ได้รับความนิยมคือ Box-Behnken design โดยใช้ฟังก์ชั่น bbd ในแพจเกจ rsm เช่นกัน โดยฟังก์ชั่นนี้มีรูปแบบการใช้งานคือ

bbd(k, n0 = 4, block = (k == 4 | k == 5), randomize = TRUE, coding)
  

    สมมติว่าเราต้องการออกแบบการทดลองแบบ Box-Behnken design  สำหรับตัวแปร 3 ตัว และให้มีจุดกึ่งกลางซ้ำจำนวน 4 ครั้ง
http://www.weibull.com/hotwire/issue130/ht130-1.gif


> library(rsm)
> bbd(3,n0=4)
   run.order std.order x1.as.is x2.as.is x3.as.is
1          1        11        0       -1        1
2          2         4        1        1        0
3          3         7       -1        0        1
4          4        14        0        0        0
5          5        12        0        1        1
6          6        16        0        0        0
7          7         1       -1       -1        0
8          8         2        1       -1        0
9          9         5       -1        0       -1
10        10         9        0       -1       -1
11        11         8        1        0        1
12        12         3       -1        1        0
13        13        15        0        0        0
14        14        10        0        1       -1
15        15        13        0        0        0
16        16         6        1        0       -1

Data are stored in coded form using these coding formulas ...
x1 ~ x1.as.is
x2 ~ x2.as.is
x3 ~ x3.as.is


   เช่นเดิมถ้าเราต้องการใส่ค่าจริงของตัวแปร  ด้วย coding

> bbd(3,n0=4,coding=list(x1~(Temp-150)/10,x2~(Pres-50)/5,x3~(Time-10)/2))
   run.order std.order Temp Pres Time
1          1        16  150   50   10
2          2        13  150   50   10
3          3        11  150   45   12
4          4        15  150   50   10
5          5         5  140   50    8
6          6         9  150   45    8
7          7         3  140   55   10
8          8         1  140   45   10
9          9         4  160   55   10
10        10        10  150   55    8
11        11        12  150   55   12
12        12         7  140   50   12
13        13         6  160   50    8
14        14         8  160   50   12
15        15         2  160   45   10
16        16        14  150   50   10

Data are stored in coded form using these coding formulas ...
x1 ~ (Temp - 150)/10
x2 ~ (Pres - 50)/5
x3 ~ (Time - 10)/2

ไม่มีความคิดเห็น:

แสดงความคิดเห็น