Metodología Superficie de Respuesta: Tres aplicaciones a conjuntos de datos reales
La Metodología Superficie de Respuesta (MSR) puede definirse como una estrategia que engloba los siguientes puntos: elegir un diseño experimental que permita medir adecuadamente el comportamiento de la respuesta de interés; determinar un modelo que describa el comportamiento de los datos obtenidos mediante el diseño experimental, lo que implica hacer algunas pruebas estadísticas para verificar si el modelo es adecuado. Una vez que se tiene un modelo adecuado se procede a encontrar la combinación de los niveles de los factores de entrada que producen la respuesta óptima. La MSR tuvo su origen en los años 30's en trabajos realizados por Sisar, Yates, y otros, sin embargo, ésta fue desarrollada formalmente por Box y Wilson (1951).
El objetivo del presente trabajo es describir tres aplicaciones de MSR a conjuntos de datos reales: el primero es un experimento realizado en una industria electrónica mexicana; cuyo objetivo es disminuir el número de dispositivos electrónicos que se rompen en cierta etapa de su proceso de fabricación, debido a los cambios bruscos de temperatura que allí ocurren, el problema es que algunas obleas no resisten dichos cambios de temperatura y se rompen (Castro Montoya, 1995). Una oblea de silicio es un dispositivo electrónico en el que vienen integrados microcircuitos para ser procesados juntos, es decir, la oblea es el medio que permite procesar al mismo tiempo cientos de dados o chips, lo cuales deben cumplir ciertas propiedades eléctricas. El segundo conjunto de datos es sobre el cultivo de esporas de hongo entomopatógeno Paecilomyces Fumosoroseus que han sido utilizadas exitosamente en el control de diversos insectos plaga.
Metodología Superficie de Respuesta: Tres aplicaciones a conjuntos de datos reales
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DOI: 10.22533/at.ed.56421201212
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Palavras-chave: Diseño y análisis de experimentos, Modelos, Metodología superficie de respuesta y Pruebas de hipótesis
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Keywords: Design and analysis of experiments, models, response surface methodology and hypothesis testing
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Abstract:
The Response Surface Methodology (RSM) can be defined as a strategy that encompasses the following points: choosing an experimental design that allows to adequately measure the behavior of a response of interest; determine a model that describes the behavior of the data obtained through the experimental design, which implies doing some statistical tests to verify if the model is adequate. Once we have an adequate model, we proceed to find the combination of the levels of the input factors that produce the optimal response. The RSM had its origin in the 1930s in works by Sisar, Yates, and others, however, it was formally developed by Box and Wilson (1951).
The objective of this work is to describe three applications of the RSM to real data sets: the first is an experiment carried out in a Mexican electronics industry; whose objective is to reduce the number of electronic devices that break at a certain stage of their manufacturing process, due to the sudden changes in temperature that occur there, the problem is that some wafers do not resist these changes in temperature and break (Castro Montoya, 1995). A silicon wafer is an electronic device in which microcircuits are integrated to be processed together, that is, the wafer is the medium that allows hundreds of dice or chips to be processed at the same time, which must meet certain electrical properties. The second data set is on the cultive of spores of the entomopathogenic fungus Paecilomyces Fumosoroseus that have been used successfully in the control of various pest insects.
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Número de páginas: 14
- José Vidal Jiménez Ramírez
- Mario Castro Flores
- Ana Gabriela Osuna Páez
- René Castro Montoya
