書記の読書記録#604『図解入門 よくわかる最新実験計画法の基本と仕組み[第2版]』

森田浩『図解入門 よくわかる最新実験計画法の基本と仕組み[第2版]』のレビュー

図解入門 よくわかる最新実験計画法の基本と仕組み[第2版]

レビュー

実験計画法について手っ取り早く知識を収集したい人向け。QC検定の参考書としては使えるかもしれない。

個人的には永田『入門実験計画法』を第一に薦める。

入門 実験計画法

もくじ

第１章 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

第２章 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

第３章 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

第４章 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？

第５章 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

第６章 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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