図解入門 よくわかる 最新 実験計画法の基本と仕組み

概 要

実験の効率化とデータ解析の全手法を、図解でわかりやすく解説した実験計画法の入門書です。情報化社会を迎え、私たちの身近には膨大な量のデータがあふれかえっています。その膨大なデータのなかから意味のある情報を導き、解析するための手法が実験計画法です。本書では、実験計画法の基礎になる統計的手法から、実験計画法の解析手法や計算方法をやさしく解説。特別なプログラミングの知識を必要とせずに、Excelを電卓代わりに使って手軽に解析する方法も紹介しています。

著者 森田浩
価格 本体1800円(税別)
ISBN 978-4-7980-2785-2
発売日 2010/10/30
判型 A5
色数 2色
ページ数 278
CD/DVD
対象読者 入門
シリーズ 図解入門
表紙イメージ
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目次

実験計画法の魅力

1-1 実験計画法とは

1-2 データを比べる

1-3 推測の確からしさ

1-4 特性の違いか要因の違いか

1-5 組合わせの巧み

1-6 最適な組合わせを見付ける

1-7 実験計画法でわかること

統計的手法の基礎

2-1 母集団と標本

2-2 誤差とばらつき

2-3 データの代表値

2-4 ばらつきを表す統計量

2-5 確率分布

2-6 正規分布

2-7 誤差の仮定と中心極限定理

2-8 標本平均の分布

2-9 標本分散の分布

2-10 仮説検定と推定

2-11 仮説検定の方法

2-12 推定と予測の方法

2-13 母平均の検定と推定(母分散既知)

2-14 母平均の検定と推定(母分散未知)

2-15 母分散の検定と推定

2-16 母分散の比較とF検定

2-17 母平均の差の検定と推定

2-18 ウェルチの検定

2-19 対応のあるデータ

2-20 対応のある母平均の差の検定と推定

実験計画法の基礎

3-1 実験計画の3原則

3-2 因子と要因

3-3 要因配置実験

3-4 一元配置実験の仕組み

3-5 要因効果の大きさ

3-6 一元配置実験の分散分析

3-7 最適水準における推定と予測

3-8 交互作用

3-9 二元配置実験の仕組み

3-10 実験の順序

3-11 二元配置実験におけるデータの構造

3-12 繰返しのある二元配置実験の分散分析

3-13 最適水準における推定と予測

3-14 交互作用がないとき

3-15 プーリング

3-16 交互作用と最適水準

3-17 交互作用がないときの推定と予測

3-18 繰返しのない二元配置実験の分散分析

3-19 多元配置実験の仕組み

直交配列表実験

4-1 部分配置実験

4-2 要因効果の仕組み

4-3 2水準系直交配列表

4-4 主効果と交互作用の割付け

4-5 要因割付けの方法

4-6 直交配列表実験の流れ

4-7 2水準系実験の計画とグラフ化

4-8 2水準系直交配列表実験の分散分析

4-9 最適水準における推定と予測

4-10 3水準系直交配列表

4-11 要因割付けの方法

4-12 3水準系実験の計画とグラフ化

4-13 3水準系直交配列表実験の分散分析

4-14 最適水準における推定と予測

4-15 異なる水準数の因子による実験

4-16 多水準法

4-17 擬水準法

4-18 多水準法と擬水準法の組合わせ

4-19 多水準法、擬水準法の実際

コラム 標本分散をn-1で割るのは?

実験計画法のあれこれ

5-1 交互作用があったり、なかったり

5-2 消える要因効果

5-3 2水準か3水準か

5-4 実験の大きさ

5-5 実験の効率化

5-6 実験の分割

5-7 回帰分析との関連

コラム 平方和の分解

Excelで実験計画法

6-1 統計量の計算

6-2 確率分布の計算

6-3 サンプルの確率計算

6-4 母平均・母分散の検定と推定

6-5 母平均の差の検定と推定

6-6 対応のあるデータの検定と推定

6-7 一元配置実験

6-8 繰返しのある二元配置実験

6-9 繰返しのない二元配置実験

6-10 2水準系(L8)直交配列表実験

6-11 2水準系(L16)直交配列表実験

6-12 3水準系(L27)直交配列表実験

コラム 交互作用が重なるとき

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