実験計画法→モデル式→最適化で最適化したい目的変数同士にトレードオフの関係がある場合、多目的遺伝的アルゴリズムという手法が有用です。

モデル選択は機械学習では中心的な話題の一つですが、実験計画法ではどのような扱いなのか考えてみました。

決定的スクリーニング計画（DSD）をクリックのみで試せる無料Webアプリ、DSDAppを公開しています。

最低限の勉強でG検定に受かりたい人にとって良い情報になればと思います。

Rでアプリ作れるって知ってましたか？ 最近Herokuは有料化してしまいましたけど...

実験計画法ははっきり言って分かりにくい。大学時代、色々な本を手に取って眺めてみたが、イマイチものになる本が見つからなかった。そんななかでも、かなり役に立ったと思う本を3冊ご紹介します。

最近、ベイズ最適化による実験の短縮が流行っているようで。ベイズ最適化は、機械学習のハイパーパラメータ調整に使われることが多いイメージがありますが、本記事では「ベイズ最適化を実験に使う」ことについて書いてみました。

実験計画法のためのRパッケージまとめです。Rを使えば1行のコードで計画を作成することができます。みんなExcelから卒業すればいいんだ。

分散分析についての解説はどこにでもあるのですけど、この記事くらいの理解で十分ですよ～という気持ちでまとめてみました。分散分析はともだち！怖くないよ！

決定的スクリーニング計画(DSD)は3水準実験として考案されましたが、2水準の要因も扱うことができます。