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メンバー限定リンクth-cam.com/channels/xGR5omDLIXBu6yOrvOJ-2w.htmljoinUdemy メーカーの現役技術者による研究開発のための統計学www.udemy.com/course/lcqlkbch/?referralCode=79ACEBEBD6763BAFDAB8note 統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウnote.com/komichi_kumano/n/n7684d2ef6bd9
統計検定協会公認の『統計学実践ワークブック 準1級対応』の説明を読んでも何のことだかサッパリわからなかったので助かります。
とてもわかりやすかったです。製造業の品質管理をしているのですが、ちょうど仕事で複数の水準どのように組み合わせて検証をやっていけばいいのか悩んでいる時にこの動画を思い出しました。さっそく明日、直交表を、作成して進めていこうと思います。ありがとうございます。
本当に分かりやすい！いつもありがとうございます😊
いつも助かってます！ありがとうございました。
これが無料か。ありがたいです
とても分かりやすいです！統計学が論文で必要なため、気が重かったのですが、熊野コミチさんのアドバイスに沿ってこちらの動画を毎日少しずつ拝見して勉強させて頂きます。ところで、直交表を使うコンジョイント分析をしたいのですが、コンジョイント分析について解説して頂けませんか？最終的には自分でエクセルで分析できるまでになりたいのですが、そこまで丁寧に説明している動画や参考書がなくて困っています。アドバイス頂けたら助かります。
出来れば,線点図も動画を上げてもらえると嬉しいです！
非常にわかりやすい動画ありがとうございます。仕事で使うことがあり、その中で問題が発生したためそのことについてご教授いただきたく、ブログにて問い合わせさせていただきましたのでまた、お手すきの際にご返信いただければ幸いです。
大変勉強になります。ありがとうございます。教えてください。実験計画で割り付けた実験の実験順序は実験の進めやすさで決めて良いいのですか？ それとも完全ランダマイズした方が良いのでしょうか？
ランダマイズした方がいいです。大変ですけどね。
回答ありがとうございました。頑張ってランダマイズします！@@熊野コミチ統計とお仕事チャン
分かりやすい動画ありがとうございます。エンジン1とボディ1のときのタイヤの最適値と、エンジン2とボディ2のタイヤの最適値が必ずしも一致しない、というのは理解できましたが、同じ理由でエンジン1とボディ2のときのタイヤの最適値やエンジン2とボディ1のときのタイヤの最適値も一致せず、これらの平均を含めるか含めないかで結果が変わってきうるのではないか?と思いました。背景にどういった仮定を置いているのでしょうか?あと、勉強するのにおすすめの本やサイトがあれば教えて下さい。
答えになるかは分かりませんが、直交表は平均的な効果を分析する手法です。だから因子Aに注目し、因子Bが水準1の時に数値が高くなり、水準2の時にも数値が高くなると、平均的に見ても因子Aは数値が高くなります。対して因子Bが水準1のときに高くなり、水準2の時に低くなると平均化したら数値が変わらない(±0)になります。故に因子の数が増える(直交表が大きくなると)と平均的な効果が再現しやすくなります。しかしながら、全ての最適条件を選んだ時にその平均的な効果を発現するかは不明なので確認実験が必要なんです。本ですが入門統計学とかおススメです。
プログラムのテスト設計をしております。テストケース削減したく直交表を使いたいのですが、なぜすべての組み合わせをしないでよいのかをほかの人に説明ができないんですよね。悩みです。
プログラムのテストで言うと、バグの殆どが2因子間の組み合わせで起きるから、それを網羅している直交表が使えるとかいう話は聞いたことがあるのですが、私自身そのような使い方をしていないので詳しい事言えないのです。以下動画の方が参考になるかもしれません。th-cam.com/video/BP9PgQ4n5ac/w-d-xo.html私もまだまだ修行不足です。
すごく勉強になりましたー！ちなみに4水準3因子ってどうやって作れるんですか？
こんなのがあるらしいです。kqerg.jimdofree.com/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/%E7%9B%B4%E4%BA%A4%E8%A1%A8/4%E6%B0%B4%E6%BA%96%E7%B3%BB/ただ個人的に直交表は有効な因子にあたりをつけるために使っており、せいぜい3水準で大中小と振っているので4水準使ったことないです。
@@熊野コミチ統計とお仕事チャン なるほど～ とりあえず2か3水準で試そうとおもいます！ 新しい動画でおすすめのyoutube紹介されてたので次はおすすめのサイトとか取り上げてほしいです！
いつもお世話になっております。質問なのですが、タイヤ1、エンジン2、ボディ1の組み合わせが1番良い性能であった場合は実験を行ってないにも関わらずそういう結果が得られるようになっているのでしょうか？ご返信お待ちしております。
そういう結果が得られます。ただ本当にそうなのかを確かめるための確認実験は必要です。
当方、現在”線点図”を理解したいと考えますが、少し複雑になると理解できません。初学者に良い資料等をお教えしてほしい。各社、新人研修でも同様なことが発生しているのでは。その際のテキスト等が知りたい。
実は僕自身線点図をあまり勉強していません。というかとりあえずコレ使っとけ的なあり方が好みじゃなく。今列名を使った割付方法を勉強しており、そちらをメンバー限定の直交表講座で公開しようと資料作成中です。列名を使った方法なら自分独自で割付がカスタマイズ出来るので絶対に便利なんで。ちなみに参考文献はコチラを使ってます。初学者向けではありませんが、直交表を深く知るには良い文献です(ただネットで手に入れるのも結構難儀します。私自身書店でたまたま手にしたものです)。直交表実験計画法amzn.to/3SIY6T2求めている答えとは異なると思います。すいません。
わかりやすい解説ありがとうございます(●´ω｀●)ただ、これだと直交表にない(タイヤ・エンジン・ボディ)＝(1,1,2)などの組み合わせに異常値のようなとても大きな値が入ってきた場合、正確性が担保できないような気がするのですが。やはり数学的な厳密さはなく、異常値が通常存在しない前提に基づけば、実証実験においては概算に使えることもあるくらいの認識で大丈夫なのでしょうか？＞＜
正確性は確認実験で確認します。実験計画法の結果1,1,2の組み合わせが最適と思われる場合、実際に1,1,2で実験して予測通りの結果が出るか検証します。このときに予測外の結果が出た場合は特性値yの加法性が無い可能性があり、実験計画法が使用できないと判断します。
水準の値も自分で選択する場合、すごく恣意的な結果になったりしませんか。
特にそのような事になった事がないのですが、もしよろしければ例え話とか教えて頂けますか？
@@熊野コミチ統計とお仕事チャン 返信ありがとうございます。例え話をする前に一つ質問してもよろしいでしょうか。3つ以上の因子を持つモノを設計するにあたって、直交表を利用すれば、そのモノの設計指針を検討することは可能でしょうか
設計指針の検討というのが、どういうものかいまいちよく分からないのですが、基本的には直交表で割りつけて得た条件で「測定」をしたデータがあれば解析して、因子の有効性や水準の選択は可能です。このときのコツは出来るだけ水準を広くとる事です。直交表は良い水準を見つける手法という以上に有効な因子を見出す事が要だったりします。
@@熊野コミチ統計とお仕事チャン水準を広くとる事、わかりました。丁寧にありがとうございます。最後に一つ質問お願いします。例えばこの動画の場合ある水準の組み合わせではタイヤとボディが組み合わせが悪く、故障など発生してデータが得られない場合はどのように対処しますでしょうか。
欠損値ですね。これの対処策は他で出たデータの最小値を当てはめたり、最小値から更に標準偏差の値を引いたりして、悪い数字を当てはめます。どの方法が良いかを判断する手段ですが誤差の寄与率が一番小さくなるように選ぶって感じです。
初歩的な質問ですみません。タイヤ，エンジン，ボディの選び方が2^3＝8通りとのことですが，実際数えると111,121,112,222,212,221の6通りしか見当たらないのは，どこかで勘違いをしているのでしょうか。
122,211が抜けてますね。
早速のご返信ありがとうございます。その通りですね…笑失礼しました。
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note.com/komichi_kumano/n/n7684d2ef6bd9
統計検定協会公認の『統計学実践ワークブック 準1級対応』の説明を読んでも何のことだかサッパリわからなかったので助かります。
とてもわかりやすかったです。
製造業の品質管理をしているのですが、ちょうど仕事で複数の水準どのように組み合わせて検証をやっていけばいいのか悩んでいる時にこの動画を思い出しました。さっそく明日、直交表を、作成して進めていこうと思います。ありがとうございます。
本当に分かりやすい！
いつもありがとうございます😊
いつも助かってます！ありがとうございました。
これが無料か。ありがたいです
とても分かりやすいです！統計学が論文で必要なため、気が重かったのですが、熊野コミチさんのアドバイスに沿ってこちらの動画を毎日少しずつ拝見して勉強させて頂きます。ところで、直交表を使うコンジョイント分析をしたいのですが、コンジョイント分析について解説して頂けませんか？最終的には自分でエクセルで分析できるまでになりたいのですが、そこまで丁寧に説明している動画や参考書がなくて困っています。アドバイス頂けたら助かります。
出来れば,線点図も動画を上げてもらえると嬉しいです！
非常にわかりやすい動画ありがとうございます。
仕事で使うことがあり、その中で問題が発生したため
そのことについてご教授いただきたく、ブログにて問い合わせさせていただきましたので
また、お手すきの際にご返信いただければ幸いです。
大変勉強になります。ありがとうございます。教えてください。実験計画で割り付けた実験の実験順序は実験の進めやすさで決めて良いいのですか？ それとも完全ランダマイズした方が良いのでしょうか？
ランダマイズした方がいいです。
大変ですけどね。
回答ありがとうございました。頑張ってランダマイズします！@@熊野コミチ統計とお仕事チャン
分かりやすい動画ありがとうございます。
エンジン1とボディ1のときのタイヤの最適値と、エンジン2とボディ2のタイヤの最適値が必ずしも一致しない、というのは理解できましたが、
同じ理由でエンジン1とボディ2のときのタイヤの最適値やエンジン2とボディ1のときのタイヤの最適値も一致せず、
これらの平均を含めるか含めないかで結果が変わってきうるのではないか?と思いました。
背景にどういった仮定を置いているのでしょうか?
あと、勉強するのにおすすめの本やサイトがあれば教えて下さい。
答えになるかは分かりませんが、直交表は平均的な効果を分析する手法です。
だから因子Aに注目し、因子Bが水準1の時に数値が高くなり、水準2の時にも数値が高くなると、平均的に見ても因子Aは数値が高くなります。
対して因子Bが水準1のときに高くなり、水準2の時に低くなると平均化したら数値が変わらない(±0)になります。
故に因子の数が増える(直交表が大きくなると)と平均的な効果が再現しやすくなります。
しかしながら、全ての最適条件を選んだ時にその平均的な効果を発現するかは不明なので確認実験が必要なんです。
本ですが入門統計学とかおススメです。
プログラムのテスト設計をしております。
テストケース削減したく直交表を使いたいのですが、
なぜすべての組み合わせをしないでよいのかをほかの人に説明ができないんですよね。
悩みです。
プログラムのテストで言うと、バグの殆どが2因子間の組み合わせで起きるから、それを網羅している直交表が使えるとかいう話は聞いたことがあるのですが、私自身そのような使い方をしていないので詳しい事言えないのです。
以下動画の方が参考になるかもしれません。
th-cam.com/video/BP9PgQ4n5ac/w-d-xo.html
私もまだまだ修行不足です。
すごく勉強になりましたー！ちなみに4水準3因子ってどうやって作れるんですか？
こんなのがあるらしいです。
kqerg.jimdofree.com/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/%E7%9B%B4%E4%BA%A4%E8%A1%A8/4%E6%B0%B4%E6%BA%96%E7%B3%BB/
ただ個人的に直交表は有効な因子にあたりをつけるために使っており、せいぜい3水準で大中小と振っているので4水準使ったことないです。
@@熊野コミチ統計とお仕事チャン なるほど～ とりあえず2か3水準で試そうとおもいます！ 新しい動画でおすすめのyoutube紹介されてたので次はおすすめのサイトとか取り上げてほしいです！
いつもお世話になっております。質問なのですが、
タイヤ1、エンジン2、ボディ1の組み合わせが1番良い性能であった場合は
実験を行ってないにも関わらずそういう結果が得られるようになっているのでしょうか？
ご返信お待ちしております。
そういう結果が得られます。
ただ本当にそうなのかを確かめるための確認実験は必要です。
当方、現在”線点図”を理解したいと考えますが、少し複雑になると理解できません。
初学者に良い資料等をお教えしてほしい。
各社、新人研修でも同様なことが発生しているのでは。その際のテキスト等が知りたい。
実は僕自身線点図をあまり勉強していません。
というかとりあえずコレ使っとけ的なあり方が好みじゃなく。
今列名を使った割付方法を勉強しており、そちらをメンバー限定の直交表講座で公開しようと資料作成中です。列名を使った方法なら自分独自で割付がカスタマイズ出来るので絶対に便利なんで。
ちなみに参考文献はコチラを使ってます。初学者向けではありませんが、直交表を深く知るには良い文献です(ただネットで手に入れるのも結構難儀します。私自身書店でたまたま手にしたものです)。
直交表実験計画法
amzn.to/3SIY6T2
求めている答えとは異なると思います。すいません。
わかりやすい解説ありがとうございます(●´ω｀●)
ただ、これだと直交表にない
(タイヤ・エンジン・ボディ)＝(1,1,2)などの組み合わせに異常値のような
とても大きな値が入ってきた場合、正確性が担保できないような気がするのですが。
やはり数学的な厳密さはなく、異常値が通常存在しない前提に基づけば、実証実験においては概算に使えることもあるくらいの認識で大丈夫なのでしょうか？＞＜
正確性は確認実験で確認します。
実験計画法の結果1,1,2の組み合わせが最適と思われる場合、実際に1,1,2で実験して予測通りの結果が出るか検証します。
このときに予測外の結果が出た場合は特性値yの加法性が無い可能性があり、実験計画法が使用できないと判断します。
水準の値も自分で選択する場合、すごく恣意的な結果になったりしませんか。
特にそのような事になった事がないのですが、もしよろしければ例え話とか教えて頂けますか？
@@熊野コミチ統計とお仕事チャン 返信ありがとうございます。
例え話をする前に一つ質問してもよろしいでしょうか。
3つ以上の因子を持つモノを設計するにあたって、直交表を利用すれば、そのモノの設計指針を検討することは可能でしょうか
設計指針の検討というのが、どういうものかいまいちよく分からないのですが、基本的には直交表で割りつけて得た条件で「測定」をしたデータがあれば解析して、因子の有効性や水準の選択は可能です。このときのコツは出来るだけ水準を広くとる事です。直交表は良い水準を見つける手法という以上に有効な因子を見出す事が要だったりします。
@@熊野コミチ統計とお仕事チャン水準を広くとる事、わかりました。丁寧にありがとうございます。
最後に一つ質問お願いします。
例えばこの動画の場合ある水準の組み合わせではタイヤとボディが組み合わせが悪く、故障など発生してデータが得られない場合はどのように対処しますでしょうか。
欠損値ですね。これの対処策は他で出たデータの最小値を当てはめたり、最小値から更に標準偏差の値を引いたりして、悪い数字を当てはめます。どの方法が良いかを判断する手段ですが誤差の寄与率が一番小さくなるように選ぶって感じです。
初歩的な質問ですみません。タイヤ，エンジン，ボディの選び方が2^3＝8通りとのことですが，実際数えると111,121,112,222,212,221の6通りしか見当たらないのは，どこかで勘違いをしているのでしょうか。
122,211が抜けてますね。
早速のご返信ありがとうございます。その通りですね…笑
失礼しました。