A Bayesian Parameter Estimation Approach to Response Surface Optimization in Quality Engineering
Küçük Resim Yok
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
In recent years, Bayesian analyses have become increasingly popular for solving industrial related problems. This paper illustrates the use of Bayesian methods in response surface methodology (RSM) in the context of “off-line quality” improvement. RSM and Bayesian Linear Regression - an approach which uses the prior information to make a more efficient inference - are considered together. Results from different estimators are compared for the first time ever. Bayesian linear regression uses the prior information in the high uncertainty state of the response function to make more efficient and more realistic inferences than can be obtained with classical regression. Several different values of the prior distribution of the parameter and uncertainty analysis will be presented for comparative purposes. the effect of the change in the prior information and variances will be illustrated by using an example from the literature.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Biyoloji Çeşitliliğinin Korunması, Biyoloji, Kimya, Analitik, Kimya, Uygulamalı, Kimya, İnorganik ve Nükleer, Kimya, Tıbbi, Kimya, Organik, Fizikokimya, Ekoloji, Entomoloji, Çevre Bilimleri, Genetik ve Kalıtım, Matematik, Optik, Kuş Bilimi, Paleontoloji, Parazitoloji, Fizik, Uygulamalı, Fizik, Atomik ve Moleküler Kimya, Fizik, Katı Hal, Fizik, Akışkanlar ve Plazma, Fizik, Matematik, Fizik, Nükleer, Fizik, Partiküller ve Alanlar, Spektroskopi, İstatistik ve Olasılık, Termodinamik, Taşınım, Su Kaynakları, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Bilgisayar Bilimleri, Sibernitik, Bilgisayar Bilimleri, Donanım ve Mimari, Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri, Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar, İnşaat ve Yapı Teknolojisi, Savunma Bilimleri, Enerji ve Yakıtlar, Mühendislik, Kimya, İnşaat Mühendisliği, Mühendislik, Elektrik ve Elektronik, Çevre Mühendisliği, Mühendislik, Jeoloji, Endüstri Mühendisliği, İmalat Mühendisliği, Mühendislik, Makine, Gıda Bilimi ve Teknolojisi, Jeoloji, Yeşil, Sürdürülebilir Bilim ve Teknoloji, Görüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi, Denizcilik, Metalürji Mühendisliği, Nanobilim ve Nanoteknoloji, Robotik, Telekomünikasyon
Kaynak
Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
23
Sayı
5
