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。

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。

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。