応答曲面法(RSM) 多特性の最適化とは（実験計画法）
応答曲面法は，量的因子に対して，実験計画とデータ解析を組み合わせた方法として発展してきたと言われています．
この中で「多特性を同時に最適化する」方法が挙げられています．各特性が好ましいレベルまで達成されることが目的ですが，本手法では特性を因子の簡単な関数 (回帰式－逐次選択可能)で表現し，望ましさ関数dを用いて好ましいレベルを求めていきます．
実験計画手法（DOE）の考え方，またソフトを使う上での利点についての資料をご覧いただけます．
- (株)日本科学技術研修所のシンポジウムでの製品紹介
- 設計開発に役立つ実験計画法～要因配置実験から応答曲面まで～
多特性の最適化の使用方法
次の例は，中心複合計画での出力です．
1. データ入力
特性値は2つ(反応率，活動度)で，3つの因子(触媒，温度，時間)の2次モデルとしています．
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2. 変数選択状況の確認
図では，共線性もなく，2つの特性とも全選択となっています．
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逐次選択として，例えば，'変数減増法'で変数を選択し直します．この反応率の例では，時間と温度×時間(N3*N4)がはずされています．
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3. 結果の表示
最適化グラフで，各因子毎のD(x)のグラフ(最下行のグラフ)で，各山が高くなる位置が，複数特性の好ましいレベルとなります．
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望ましさ関数の設定を，特性値毎（反応率，活動度）に，画面上（グラデーションの濃い所が好ましいレベルとなります）もしくは下記ダイアログで行ないます．
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手動もしくは自動で，好ましいレベルを求めます．
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※ 「画面はJUSE-StatWorks/V4.0のものです」
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