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En estadística, la metodología de superficie de respuesta (RSM) explora las relaciones entre varias variables explicativas y una o más variables de respuesta. El método fue introducido por George E. P. Box y K. B. Wilson en 1951. La idea principal de RSM es utilizar una secuencia de experimentos diseñados para obtener una respuesta óptima. Box y Wilson sugieren usar un modelo polinomial de segundo grado para hacer esto. Reconocen que este modelo es solo una aproximación, pero lo usan porque dicho modelo es fácil de estimar y aplicar, incluso cuando se sabe poco sobre el proceso.
Pueden emplearse enfoques estadísticos como RSM para maximizar la producción de una sustancia especial mediante la optimización de los factores operativos. Últimamente, para la optimización de la formulación, el RSM, que utiliza el diseño adecuado de experimentos (DoE), se ha utilizado ampliamente.[1] A diferencia de los métodos convencionales, la interacción entre las variables del proceso se puede determinar mediante técnicas estadísticas.[2]
Una forma fácil de estimar un modelo polinomial de primer grado es utilizar un experimento factorial o un diseño factorial fraccional. Esto es suficiente para determinar qué variables explicativas afectan la(s) variable(s) de respuesta de interés. Una vez que se sospecha que solo quedan variables explicativas significativas, se puede implementar un diseño más complicado, como un diseño compuesto central, para estimar un modelo polinomial de segundo grado, que en el mejor de los casos es solo una aproximación. Sin embargo, el modelo de segundo grado se puede utilizar para optimizar (maximizar, minimizar o alcanzar un objetivo específico para) la(s) variable(s) de respuesta de interés.
Ortogonalidad: La propiedad que permite estimar los efectos individuales de los factores k de forma independiente sin (o con un mínimo) de confusión. Además, la ortogonalidad proporciona estimaciones de varianza mínima del coeficiente del modelo para que no estén correlacionadas.
Rotabilidad: La propiedad de rotar puntos del diseño alrededor del centro del espacio factorial. Los momentos de la distribución de los puntos de diseño son constantes.
Uniformidad: Una tercera propiedad de los diseños CCD que se utiliza para controlar el número de puntos centrales es la precisión uniforme.
Los diseños cúbicos son discutidos por Kiefer, por Atkinson, Donev y Tobias y por Hardin y Sloane.
Los diseños esféricos son discutidos por Kiefer y Hardin y Sloane.
Los experimentos de mezclas se discuten en muchos libros sobre el diseño de experimentos y en los libros de texto de metodología de superficie de respuesta de Box y Draper y de Atkinson, Donev y Tobias. En el libro de texto avanzado de John Cornell aparece una discusión y una encuesta extensas.
Algunas extensiones de la metodología de superficie de respuesta se ocupan del problema de respuesta múltiple. Varias variables de respuesta crean dificultades porque lo que es óptimo para una respuesta puede no serlo para otras respuestas. Otras extensiones se utilizan para reducir la variabilidad en una sola respuesta mientras se apunta a un valor específico, o se alcanza un máximo o mínimo cercano al tiempo que se evita que la variabilidad en esa respuesta sea demasiado grande.
La metodología de superficie de respuesta utiliza modelos estadísticos y, por lo tanto, los profesionales deben ser conscientes de que incluso el mejor modelo estadístico es una aproximación a la realidad. En la práctica, tanto los modelos como los valores de los parámetros son desconocidos y están sujetos a incertidumbre además de ignorancia. Por supuesto, un punto óptimo estimado no necesita ser óptimo en realidad, debido a los errores de las estimaciones y a las deficiencias del modelo.
No obstante, la metodología de superficie de respuesta tiene un historial eficaz de ayudar a los investigadores a mejorar productos y servicios: por ejemplo, el modelado de superficie de respuesta original de Box permitió a los ingenieros químicos mejorar un proceso que había estado estancado durante años. Los ingenieros no habían podido permitirse el lujo de ajustar un diseño cúbico de tres niveles para estimar un modelo cuadrático, y sus modelos lineales sesgados estimaron que el gradiente era cero. El diseño de Box redujo los costos de experimentación para que se pudiera ajustar un modelo cuadrático, lo que condujo a una dirección de ascenso (largamente buscada).[3][4]
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