はじめよう実験計画

実験を早く終わらせるための技術

配合計画まとめ

配合計画は比率に関する実験計画です。本記事では、配合計画の作成方法と分析方法について簡単にまとめました。

Rを使ったD最適計画の選択

Rを使用してD最適計画を作成する具体的手順を説明します。

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。

直交表は必要ない!?一部実施要因配置計画の作り方

直交表も線点図も必要ない。一部実施要因配置計画の一番簡単な作成方法。

分割法(Split-Plot Design)まとめ

実験計画法をやるにあたって、もっとも難しく重要なのが分割法です。分割法では、変更が困難な要因と変更が簡単な要因が両方存在するときに使用します。

決定的スクリーニング計画の拡張|コーヒーの淹れ方(続編)

はじめに 決定的スクリーニング計画のD最適性による拡張 具体的な拡張の方法 計画の評価 プログラム はじめに 決定的スクリーニング計画の拡張を、「コーヒーの淹れ方」実験に対して行いました。 「コーヒーの淹れ方」実験についてはこちらをご覧ください。 …

実験計画法が必要な5つの理由

職場などで実験計画法を利用しようと思ったとき、周りの人にどのように説明すべきが悩んだことはありませんか?本記事では、なぜ実験計画法が必要なのか、私が考える5つの理由を説明します。

実験計画法の用語のまとめ

実験計画の「計画」ってなんなのか?多分、なんでもかんでも「計画」ってつけてるだけです。他、いろいろな用語をまとめてみました。

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?

D最適な計画

D最適計画はある試行回数・指定したモデルについて、もっとも効率的に効果の推定ができる計画です。

ペーパーヘリコプターの最適化(その3)|応答曲面と最適化

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…

ペーパーヘリコプターの最適化(その2)|スクリーニング実験の解析と拡張計画

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、…

Plackett-burmann計画(プラケットバーマン計画)の実践|ペーパーヘリコプター最適化

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…

決定的スクリーニング計画の例:コーヒーの淹れ方(後編)

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…

決定的スクリーニング計画の例:コーヒーの淹れ方(前編)

概要 調べる要因の検討 実験の計画 結果と考察 主効果残差プロット モデルの作成 香り 苦み 酸味 まとめ 概要 決定的スクリーニング計画(DSD)を使った「おいしいコーヒーの淹れ方」の前編です。 「お湯の温度・豆の粗さ・蒸らし時間・抽出時の水位」という…

決定的スクリーニング計画とは

決定的スクリーニング計画(DSD)とは2011年に提案された新しい実験計画の手法です。実験計画では「要因配置計画」が最もメジャーですが、DSDは要因配置計画より様々な点で優れています。