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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.1
- 수록면
- 135 - 141 (7page)
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A variety of statistical methods are applied to model and optimize responses, related to product or system’s quality, in terms of control and noise factors at design and manufacturing stages. Most of them assume continuous response variables but, assessing the performance of a product or system often involves categorical observations, such as ratings and scores. Although most previous works to deal with the categorical data provide sophisticated response models and ensure unbiased outcomes, they require heavy computation to estimate the model parameters, as well as enough replications. In this study, we present some practical approaches for optimal parameter design with ordered categorical response when only a few or no replication is available. Two real-life examples are given to illustrate the presented methods.
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Agresti, A. / 2002 / Categorical Data Analysis / Wiley
Chipman, H. / 1996 / Bayesian Analysis of Ordered Categorial Data from Industrial Experiments / Technometrics 38 (1) : 1 ~ 10
Daniel, W. A. / 1998 / Applied Nonparametric Statistics / Duxbury
Hosmer, D. / 2000 / Applied Logistic Regression / Wiley
Joseph, V. R. / 2004 / Failure Amplification Method : An Information Maximization Approach to Categorical Response Optimization / Technometrics 46 (1) : 1 ~ 12
Chipman, H. / 1996 / Bayesian Analysis of Ordered Categorial Data from Industrial Experiments / Technometrics 38 (1) : 1 ~ 10
Daniel, W. A. / 1998 / Applied Nonparametric Statistics / Duxbury
Hosmer, D. / 2000 / Applied Logistic Regression / Wiley
Joseph, V. R. / 2004 / Failure Amplification Method : An Information Maximization Approach to Categorical Response Optimization / Technometrics 46 (1) : 1 ~ 12
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