はじめよう実験計画

実験を早く終わらせるための技術

枝分かれ実験による測定誤差の評価

測定のばらつき 本記事のシチュエーション 枝分かれ実験(Nested Design) 枝分かれ実験の解析方法 実践例 誤差の分解 参考書籍 測定のばらつき あらゆる実験でばらつきは重要な問題です。 特に、測定のばらつきは、実験を実施する前にある程度把握しておく…

2023年、本を書きたい

Hatena Blogの特別お題「わたしの2022年・2023年にやりたいこと」に便乗しまして、今年の目標でも書いてみようかなと思います。論文投稿、本を書く、統計検定1級。

折り返し24回Plackett-Burmann(プラケット・バーマン)計画

通常の12回プラケット・バーマン計画では、交互作用と主効果の交絡が原因で、モデルにあいまいさが残ります。そんなとき、「折り返し24回プラケット・バーマン計画」によって、多くの交互作用を正しく抽出できます。

Plackett-Burmann計画(プラケット・バーマン計画)まとめ

Plackett-Burmann計画(プラケット・バーマン計画)とは PB計画の交絡関係 PB計画と他の計画との比較(メリット・デメリット) PB計画の使いどころ PB計画の解析における注意点 ケースA(主効果のみが存在する場合) ケースB(主効果より小さな交互作用が存…

モデル項の選択のためのPartial F test

実験計画法ではたくさんの因子のうち、どの因子(項)をモデルに加えるかを判断する必要がありますが、この判断をParital F-testを利用して実施することができます。

Half Normal Plotの作成 - ステップ解説&R実装例

実験計画法で頻出のHalf Normal Plotについて

Q-Qプロットの作成 - ステップ解説&R実装例

Q-Qプロットの作図方法を4ステップで解説しました。Q-Qプロットって実際何をしているの?という方、ぜひご覧ください。

【実践問題1】分割法を理解する

以前、分割法のまとめ記事を書いたのですが...かなり難解な説明になってしまったと反省しています。そこで、今回は実際に問題を解きながら分割法の理解を目指します。

Rで手を動かす分散分析(1元配置)

Rで分散分析を行う具体的な方法についてまとめました。①aov関数を用いた簡単な方法、②Σの計算を自分でちゃんとやる方法、③行列を使った方法があります。

Rで交互作用項を含めた相関係数のカラーマップを描く

因子間の相関のカラーマップを描くRのコードです。ちなみに本ブログのアイコンは決定的スクリーニング計画における因子間の相関係数のカラーマップです。