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「実験計画法」における繰り返しのない二元配置分散分析【熱成形製品強度のための分散分析】

「実験計画法」における繰り返しのない二元配置分散分析【熱成形製品強度のための分散分析】

「やさしい実験計画法―統計学の初歩からパラメータ設計の考え方まで」より”繰り返しのない二元配置分散分析”を事例にとる。csvやtxtは本書p80によった。ここでYが製品強度と、Aが実験A(成形温度)の効果を、Bが実験B(原料のメーカ種)の効果をそれぞれ表す。Rのソースコードは以下のようにした。なお、繰り返しがないので、説得力に乏しく、また、交互作用(要因間の不備)を確認できないことはデメリットである。だが、実験回数が短くて済むことが利点だそうだ(同著より)。ここでは上述のYouTubeの動画にあるような熱成形のイメージ事例でもってして、これらふたつの因子を解析するべく、簡易モデルを用いよう。

結果のプロットが以下の通りである。

p値を見ればわかるが、Aのほうが0.05の有意水準を下回っている。Bは有意水準を上回っている。つまりAのほうが影響力が大きい。強度に貢献する具体的な実験はBよりもAのほうが強いということである。次回は、ランダム性が強く探索のためのコスト(実験回数)もかかるが、”繰り返しのある二元配置分散分析”についてさらに補講する。

※使ったファイルのテーブル(同著p80より)

A(成形温度別効果) B(原材料メーカ別効果) Y(製品強度)
-0.5 1.08 9
-0.5 -1.08 7.5
-2.5 1.08 7
-5.5 -1.08 5.5
3 1.08 13.5
3 -1.08 10

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