3σと不良品発生の確率を予測する「標準正規分布表」
バラツキの要因「4M」 前回は、正規分布を説明する上で必要となる用語について話しました。ここで話をしていたのは、“バラツキ”についてでした（連載バックナンバーはこちら）。 さてバラツキの要因は何だったでしょうか？ まずは復習です。バラツキの要因は「4M」です。 これらの要因によって、加工されるものにはバラツキが生じます。 ところが「今の時代、バラツキ0でモノが作れる」と言う人はいないでしょうか？ 確かに、最新の技術、最新の設備、最適な環境下で製造することによって、そのバラツキは最小限になるのでしょう。しかしどんなに優れたツールであっても、そのツールを駆動させるための機構があり、その機構と制御によって部品は加工されます。また同一環境においても、温度というパラメータは存在します。±0℃という制御は困難ですので、部品加工においてバラツキ0というのは、あり得ない世界です。 こんな話もあります。 「
実験計画法 - Wikipedia
実験計画法（じっけんけいかくほう、英: Experimental design、Design of experiments）は、効率のよい実験方法を設計（デザイン）し、結果を適切に解析することを目的とする統計学の応用分野である。R・A・フィッシャーが1920年代に農学試験から着想して発展させた。特に1950年G・M・コックスとW・G・コクランが標準的教科書を出版し、以後医学、工学、実験心理学や社会調査へ広く応用された。またこれを基にして田口玄一による品質工学という新たな分野も生まれた。 他にも、マーケティングや新しい商品・サービスのコンセプトや仕様を考える場合などに用いられる、コンジョイント分析も有用である。 基本原則[編集] 実験計画法の基本的な原則は次の3つである。 局所管理化 影響を調べる要因以外のすべての要因を可能な限り一定にする。 反復 実験ごとの偶然のバラツキ（誤差）の影響を除
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
