頑健なパラメータ計画分析の一般的な目的は、理想的な目標値(動的な応答実験の場合は目標関数)付近の応答変動を最小限に抑える因子設定を特定することです。タグチ法では、これが2段階の最適化プロセスにより実現されます。第1のステップでは変動性の最小化に焦点が置かれ、第2のステップでは応答を目標値に近づけることに主眼が置かれます。SN比に実質的な効果を持つすべての因子をSN比が最大になる水準に設定します。次に、応答を目標値に近づけるため、実質的に平均(または傾き)に影響を及ぼすが、SN比には影響を与えない1つ以上の因子の水準を調整します。上記のかわりに、標準偏差を最小化したのち、平均には影響を及ぼすが標準偏差には影響しない因子を調整するというアプローチでも同様な結果が得られます。Reserved.EnglishfrançaisDeutschportuguêsespañol日本語한국어中文(简体)本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。当社のプライバシーポリシーをご確認くださいOK。