要因はMethod(1,2,3)とTemp.(200, 225, 250, 275)。Rep.は反復。Yが実験データ。 1つのMethodあたり、すべてのTemp.の実験をまとめて行うので、MethodがWhole-Plotになります。

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。

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。

目次 目次 概要 実験結果と解析 応答曲面に沿った最適化 まとめ その１（有効な因子の抽出） その２（D最適計画による実験の拡張） その３（応答曲面を利用した最適化） 概要 今回は、前回（その２）で計画した拡張計画を含めた実験結果を解析し、ペーパーヘ…

概要 前回のおさらい スクリーニング実験の結果 過飽和計画（7回）のみの解析 Plakett-Burman計画（過飽和計画のつづきの実験） 拡張計画 実験空間の移動 D最適な実験点の選択 まとめ 概要 今回は、前回計画したスクリーニング実験の結果報告と解析を行い、…

概要 ペーパーヘリコプターの落下時間に影響を及ぼす因子 Plackett-Burman計画 過飽和計画 まとめ 概要 本記事から第3回に渡ってPlackett-burmann計画（プラケットバーマン計画）を利用したペーパーヘリコプターの落下時間の最適化実験を行います。ペーパー…

概要 前編までのおさらい オーバーレイプロット 複数応答の最適化 本当においしいコーヒーになるのか検証 結論 感想 概要 本記事は決定的スクリーニング計画を「コーヒーの淹れ方」に適用した結果の後編です。前編はこちら↓ sturgeon.hatenablog.com 本記事…