はじめよう実験計画

実験を早く終わらせるための技術

解析手法

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。

回帰モデルの選択手法について|AIC、Partial F-test、LASSO、Ridgeなど

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。

分散分析をわかりやすく解説

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の解析手法

決定的スクリーニング計画の解析は結構難しいので、がっつり解説してみました。決定的スクリーニング計画の解析ができるWebツールも公開しています。

Half-Normalプロット~要因効果の分析~

Half-Normalプロットは視覚的に効果の大小を比較できるようにしたものです。分散分析ができないとき、効果の大小を簡単に比較できます。

4成分系の配合計画のための正四面体プロット

4成分以上を扱う配合計画では実験点を2次元のグラフに表すことが出来ません。そこで、本記事では正四面体を用いた4成分系の配合計画における実験点の表し方について、まとめてみました。

Rを使ったBox-Cox変換

データの誤差が正規分布に従わない場合、そのままでは回帰分析を行うことが出来ません。そんな時に役に立つのがBox-Cox変換です。

Rを使った実験計画おける予測の誤差分布グラフ(VDG)の作図

予測分散の散布度グラフ(VDG)によって異なる複数の実験計画における予測の誤差を比較することができます。Rを使用したVDGの作成方法についてまとめてみました。

計画の予測分散の評価|分散の散布度グラフ(VDG)

予測分散の散布度グラフ(VDG)によって異なる複数の実験計画における予測の誤差を比較することができます。本記事では、グラフの読み取り方を説明しています。

重み付き最小二乗法を用いた対数関数の回帰分析

指数・対数関数の回帰分析は重み付き最小二乗法で行うのが正しいやり方です。

2つの平均の差の検定に必要なサンプル数(タイプⅡエラーと検出力)

2つの平均値の差の検定に必要なサンプル数について。実験は何回行えばよいのか?