日科技連出版社Natassia Goode、Paul M. Salmon、Michael G. Lenné、F. Caroline Finch［著］、前田 佳孝［翻訳］
トレンド系チャート分析
トレンド系のチャート分析はローソク足や移動平均線を活用したタイプのチャート分析の手法です。一般的には、複数のローソク足を利用したものや株価の移動平均線が主流とされています。トレンド系チャートはどちらかというと中長期の分析や短期間で大幅に株価が変動している際に優れているとされています。 トレンド系チャートの種類と特徴 トレンド系のチャートは、いわゆる相場の絶対値（株価）の平均値や標準偏差などを元に相場の具体的な水準を分析するタイプのチャート分析です。特に移動平均線分析などは広く知られている分析法と言えるでしょう。 トレンドライン トレンドラインというのは株価の動きの傾向を知るために引く線を指します。株価のボトム（底）とボトム、株価のトップ（天井）とトップをそれぞれ線で結んだものです。相場上常に存在するわけではありませんが、トレンドが確認できる場合はそれを利用することは大変有効な手段です。 ＞
製造現場の品質管理 “5M”カイゼンの心構え〔前編〕
⇒前回（第3回）はこちら ⇒連載「実践！ IE：現場視点の品質管理」バックナンバー 品質管理要素“5M”とは？ 製品を生産する過程で品質に影響を及ぼす要素は「5つの要素」から構成されています。これらの要素の品質のバラツキ具合が総合されて製品の品質が決定付けられるといわれています。 この生産の品質管理要素は、一般に次の「図1 生産要素の5M」のように表現されます。 これらの要素を生産の5Mといいます。“人（Men）、方法（Method）、機械（Machines）、材料（Materials）、計測（Measurement）”の5つのMは、製品を製造する際の品質管理の要素として絶対に欠けてはいけない項目です。この5Mの要素と、種々の管理手法とを合わせて初めて合理的な品質管理活動と生産活動が行えるわけです。 5Mは、本質的にはそれぞれが異なった特徴を持つ要素です。これらを組み合わせて製品の生産を行
この部品の品質はどれくらい？ ヒストグラムで見えるもの
この部品の品質はどれくらい？ ヒストグラムで見えるもの：実践！ IE：現場視点の品質管理（11）（1/2 ページ） ⇒前回（第10回）はこちら ⇒連載「実践！ IE：現場視点の品質管理」バックナンバー ヒストグラムが有効なのはどんな場合？ 表1に示した数値は、ある機械で加工された針金の引っ張り強度（28kg±5kg）を測定したデータです。この表を見ただけでは、数多くの針金の引っ張り強度がどのような品質でできているのかよく分かりません。これを分かりやすく整理したいときに、“ヒストグラム（Histogram）”を利用して図に表すと、出来栄えの品質の姿を正しく把握できるとともに、その状況に対応した次に取るべき行動の決定を行うことができます。 つまり、ある特性値について、多くのデータを得た場合に、これをそのまま見ていたのではどのような分布をしているのか分かりません。その分布を知るために“ヒストグラ
数値データの取り扱い
以下は「分析実験の基礎」の中の数値データの統計的な取り扱いに関わって、準備した（結局使わなかった）プリントを整理・加筆したものです。 分析実験の初歩 ―― 数値データの統計的取り扱い 吉村洋介 目次 以前はこうした標語について、あまり確率・統計についての背景を説明することなしに説明して、それなりに分かってもらえるように感じていました。 そうした手ごたえが、新しい学習指導要領の世代に入ってから急速に失われてきました。 「偏差値は知っていても、標準偏差は知らない世代」とでもいうのでしょうか。 ここで紹介するのは、そうした世代向けに、できるだけ実践的でかつ理学部生の詮索好きな空気にマッチした、 統計についての話を構成する試みです。 後でも繰り返し出てくるんですが、お話を始める前に、 ここでは「正確さ」の「正確さ」、あるいは「もっともらしさ」の「もっともらしさ」を問題にするということを強調しておき
抜取検査とＯＣ曲線＜確率・統計＜Ｗｅｂ教材＜木暮
キーワード 抜取検査、計数規準型一回抜取検査、ＯＣ曲線、生産者危険、消費者危険、第１種の誤り、第２種の誤り、検定力 抜取検査とは 抜取検査とは、母集団（それをロットといいます）から少数の標本ｎ個を抜き取って、不良品がいくつあるかを調べ、不良品の個数がｒ個以下ならば合格（ロットを受け入れる）、ｒ＋１個以上なら不合格（ロット全体を受け入れない）とする検査方式です。 ＯＣ曲線 ここで、ｐ＝ｒ／ｎ が設定したロットの不良率ｐ0より小さければ合格、大きければ不合格とすればよいというのは軽率です。 そのようなを判定をするためには、左図の赤線のようになっている必要があります。しかし、それにはロット全体を調べる（全数検査を行う）必要があります。 ｎ個の標本のうちにｒ個の不良品がある確率は、二項分布になるので、その確率Ｐ(r)は、 Ｐ(r)＝nＣrｐr(１－ｐ)n-r になり、不良品がｒ個以下である累積確率
ＯＣ曲線 - エクセルＱＣ館
1. ＯＣ曲線とは （解説） 1.ＯＣ曲線について、説明して行きます。 2.ＯＣ曲線（Operating Characteristic Curve）は、 抜取検査で不良率ｐのロットが合格する確率 Ｌ（ｐ）を示した曲線です。 3.ＯＣ曲線は、二項分布と３つの変数で決まります。 ・サンプル数 ： ｎ ・合格判定個数 ： ｃ ・ロットの不良率 ： ｐ 4.抜取検査で、不良率ｐのロットが合格する確率 Ｌ（ｐ）の目安が得られます。 2. ＯＣ曲線の作成 （解説） 1.ＯＣ曲線の作成について、説明して行きます。 2.ＯＣ曲線は、エクセル関数BINOM.DISTを使用して 作成します。 ・サンプル数 ： ｎ ・合格判定個数 ： ｃ ・ロットの不良率 ： ｐ ・ロットが合格する確率Ｌ（ｐ） =BINOM.DIST(ｃ,ｎ,ｐ,TRUE) 3.横軸にロットの不良率ｐ、縦軸にロットが合格する 確率
ＯＣ曲線 : まんがで気軽に経営用語
生産管理 Ｏ 2012年8月23日0:1 ＯＣ曲線 OC曲線（Operating Characteristic Curve）とは、抜き取り検査の際にロット毎の品質と、そのロットが合格する確率の関係性を示す曲線の事です。検査特性曲線とも言います。 抜き取り検査を行う場合、その検査を行う元となる母集団の実際の状況は抜き取ったモノの状態から推定するしかありません。 この抜き取ったモノから推定するという意味は次の通りです。 例えば、ある製品を1000個作ったとします。そのうち、10個が不良品であったとします。（不良率1％ですね）この時、10個を抜き出して検査したら、不良品はいくつ混ざるでしょうか？ 可能性としては0個から10個全てのパターンが考えられます。 つまり、タマタマ不良品は0個かもしれないし、タマタマ10個全てが不良品である場合もあるという事です。ただ、それでも不良率が1％なので10個全て
分位数 - Wikipedia
分位数（ぶんいすう）、分位点（ぶんいてん）、分位値（ぶんいち）、クォンタイル (英: quantile) は、統計の代表値の1種である。 実数 に対し、q 分位数 (q-quantile) は、分布を に分割する値である。 ある種の正の整数 に対し、分布を 等分する 個の値、つまり、 に対する 分位数を、m 分位数（ただし は漢数字）という。 番目の m 分位数を第 i m 分位数といい、また、 等分された分布の 番目の部分を、第 k m 分位、または単に第 k 分位という。 ただし、英語のquantileには、等分割する値（value）の意味と、そのようにして分割された群（group）の二つの意味がある[1]。 定義[編集] 変量統計における分位数[編集] 個のデータ に対する q 分位数 は、昇順にソートしたデータを とすると、 と定義される。ここで、 は床関数、 は天井関数、 は自然
信頼性計算で使う指標
信頼度 不信頼度 故障率 ＭＴＢＦ（平均故障間隔） ＭＴＴＲ（平均修理時間） 修復率 保全度 アベイラビリティ（稼働率） 不稼働率 ＭＴＴＦ ＦＩＴ ＭＤＴ この文書の作成にあたって早川じゅん様のご協力を頂きました。 １．信頼度 単位時間内にシステムや機械が動いている確率のこと。とりあえず、問題文中に「0.9」とか「0.8」などのように0～1までの間の数字があったら、それは間違いなく信頼度です。 例 次のシステムの信頼度はいくつですか？ 0.9×0.9＝0.81 答え0.81 また故障率（件／時間）から信頼度を求める計算もあります（故障の発生件数がポアソン分布に従う（故障の発生が偶発的の）場合）。故障率と信頼度の間には次のような関係があります。 Ｒ＝ｅ－λｔ Ｒは信頼度、λは故障率、ｔは時間です。 このＲ＝ｅ－λｔという式はどっから出てくるの？と疑問な場合は、信頼性計算のための数学のeとボ
能力成熟度モデル統合 - Wikipedia
能力成熟度モデル統合 (のうりょくせいじゅくどモデルとうごう、英: Capability Maturity Model Integration, CMMI) は、組織がプロセスをより適切に管理できるようになることを目的として遵守するべき指針を体系化したものである[1] 。 平易な言い方をすると、ソフトウェア開発組織及びプロジェクトのプロセスを改善するために、その組織の成熟度レベルを段階的に定義したものである。 CMMIは、もともとは能力成熟度モデル (CMM; Capability Maturity Model) として開発された。 概要[編集] 成熟度レベルの特性 CMMIは、プロセスの評価や改善をすすめるための枠組みであり、段階表現と連続表現の2つの表現方法がある。段階表現では、組織の実施プロセスを評価し、レベル1からレベル5までの5段階の成熟度レベルを（組織に対して）出すことができる
データ・クラスタリング - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Cluster analysis|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説
問題解決手法＞新ＱＣ七つ道具
概要 「ＱＣ七つ道具」（以下、ＱＣ７とする）が数値解析を主に扱うことに対して、「新ＱＣ七つ道具」（以下、ＮＱＣ７とする）は言語データを扱うことを主にしています。 ＱＣ活動は製造・検査部門において行われていましたが、企業の全ての部門での改善活動が期待されＴＱＣ（Total QC）活動が展開されるようになりました。そしてＴＱＣ活動のテーマとなる企画・設計・計画等に関する改善活動に使えるツールとしてＮＱＣ７が登場しました。 企画・設計・計画等の改善活動においては、機械工作物のように長さなどの数値データがありません。取り上げるテーマは「消費者に選ばれる機能はなにか」というように言語で表わされることであり、この課題に取り組む際に使うデータも「＊＊の機能」という言語のデータとなります。 ＮＱＣ７は、この言語データを整理し、関係を図解化することに目的にしたツールとなっているのです。 新QC七つ道具のリス
QC7つ道具の基礎知識
製造業によって「品質」は信頼に直結する重要なものです。この品質を管理する有効な手法として活用されるのが、QC7つ道具（Q7）と、新QC7つ道具（N7、ニューセブン）です。 QC7つ道具は、Q7ともいわれますが、主に数値データを効率的に、論理的に処理、整理するための道具セットです。一部では言語データも扱います。一方、新QC7つ道具はといえば、主に言語データを整理し、整序するための道具になります。状況によって両者を併用したり、使い分けたりすることで問題を明確にし、解決に導く手がかりとなります。 これらの道具は品質管理の分野で非常に多用されていますが、他の分野でももちろん使うことは出来ます。またいくつかのツールについては、私たち自身が知らずに使っているようなものもあります。 まずは、実際の現場で、現物を前にし、現実を観察するといった三現主義に基づいて得たデータを解析し、問題解決につなげていくこと
問題解決のページ
サイト案内 ビジネスや社会生活上での問題を解決するために必要な知識・技術を紹介するサイトです。 問題解決を達成するためには次の４つの要素が重要です。 基本手順を踏むこと 闇雲に行動しても正しい結果はでません。また効率よい活動にもなりません。特に最初のステップとなる 「問題の正しい把握」で誤ると解決は出来なくなります。 ツール（手法）を使うこと 先人たちが開発してくれた問題解決のための便利なツールを上手 に利用することです。このサイトでは この紹介をメインにしています。 思考技術を高めること 新しい問題には発想転換も必要です。固定観念では誤った結論に陥ります。柔軟な思考力を身に付けましょう。 実行力をつけること 如何に良いアイデアも実行しなければ役に立ちません。人間的なハートの部分でもあります。粘り強い実行への意志を保ちましょう。
エクセルＱＣ館
エクセルＱＣ館のホームページへようこそ。 エクセル将棋館の別館として、エクセルＱＣ館を立ち上げました。 ＱＣ、品質管理、統計的手法関連のサイトです。 ＱＣ検定の受験者の方に、必要な情報を提供して行きます。ＱＣ検定の全般的な説明、 傾向と対策、個々の統計的手法の解説などです。 ＱＣ基礎、ＱＣ手法、統計的手法、実験計画法、信頼性工学、品質工学、改善活動、標準化、 検査方法、管理図、分散分析、相関・回帰、多変量解析、記号・符号、エクセル関数、 ソフト紹介、その他について説明して行きます。 ＱＣ基礎 基本統計量 データの説明 ＱＣ検定 基礎知識 データの種類 代表値 記号の説明 ＱＣＤ 方針管理 日常管理 品質月間 品質管理の歴史 品質の定義 品質マネジメント 品質保証体系図 設計品質と製造品質 トレーサビリティ 試験と検査 相関関係と因果関係 ＰＬ法 統計学 データ品質 統計の歴史 品質マネジメ
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