採取済みのデータから有意な要因を判別したい
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ヒストグラム QC7つ道具 （その1）
1．ヒストグラムとは ヒストグラムとは、数量化データを大きさに応じて幾つかの区間にグループ分けし、各グループに所属するデータ数(度数)を棒グラフで表し... -
単回帰分析で二変数間の従属関係を知る
1．単回帰分析とは 一般的に2変数以上の多変量のデータで、ある1変数を残りの変数で説明しようとする解析法を回帰分析と言います。主となる変数は"目的変数... -
相関分析は2変数の関係性
1．相関分析とは 相関分析とは2つの変数の関係性を解析する分析法です。QC7つ道具の一つに図1の散布図があり、これは2つの変数に対応するデータを打点し... -
統計的区間推定
1．統計的推定とは 統計的処理の基本に検定と推定があり、検定とは一定の確率の元で行う◯×判定、言わば定性評価で、推定とは◯×の... -
正規分布について
1．正規分布とは 一般に自然界のデータ分布は左右対称の釣鐘形状になります。例えば平均が50点の試験があれば、そこを中心に点数の分布が左右に広がります。... -
基本統計量について（平均値・中央値・分散・標準偏差など）
数値データを分析するにあたり、情報の特徴を知るために基本的な統計量がありますので、今回はその中のいくつかについて説明します。 1．平均値（mean、a... -
母平均の検定事例（母分散が既知の場合）
今回は、母集団が正規分布であり、平均値と分散値が既知である場合の検定事例を取り上げます。 小学校4年生のある年の全国身長調査で平均値は143.5cm... -
統計的有意差検定と有意水準
1．表が出やすいコインの判定と有意水準 有意差の判定を、コイントスの事例で考えてみましょう。普通のコインならば、コイントスで表裏の出る割合はほぼ同じと... -
統計的有意差検定とは
1．検定と推定 統計学はデータを数量化して母集団の特徴や傾向を分析したり、母集団からサンプルを抜き取り、この中から母集団の特徴を推測する科学的な学... -
MTシステム超入門（その25）
1．予測と賭けと予言 予測はMTシステムとおおいに関係があります。少し広げて、予測と賭けと予言の違いについて考えてみます。 地震や火山予知の議論が尽き... -
MTシステム超入門（その23）
1．MTシステムは人工知能か？ JAXAの森田泰弘博士が、MTSを人工知能と呼びました。確かに使用目的はいわゆる人工知能と同じですが、計算プロセスには... -
MTシステム超入門（その22）
1．MTシステムにおけるマハラノビス距離 MTシステムが論文の形で提案されて、ほぼ20年が経ちます。田口玄一博士が品質工学誌に掲載したものが最初です。... -
MTシステム超入門（その24）
1．MTシステムの役割 （1）無言の計測値にものを言わせる 温度、圧力、回転数、振動などの計測値は、そのままでは“無言”の数値です。何を言っているか... -
改善の限界を超える新プロセスを構築するDFSS(Design For Six Sigma)
リーン・シックスシグマのアプローチは、DMAIC(Define/ Measure/ Analyze/ Improve/ C... -
MTシステム超入門（その22）
日経新聞2013年12月の「私の履歴書」は、米国のフィリップ・コトラー博士の連載でした。博士は“マーケティング”の専門家として著名ですが、初期のころは経... -
MTシステム超入門（その21）
1．パターン認識とは 今回はMTシステムと密接な関係にあるパターン認識について考えてみます。グリム童話に、「狼と七匹の子山羊」がありますが、これが典型... -
MTシステム超入門（その20）
1．品質の数値化は裏から見る 「品質」の価値はどうやって数値化したらよいのでしょう？ 期待した品質分が上乗せされていても購入を決断する金額、その上... -
部品機能の重要性 カーボンブラック工場の事例
私は設備を安定稼働させるための機能は元々設備に組み込まれており、部品の機能を知る事が何よりも重要と考えています。その事例をひとつ紹介しましょう。 ◆関... -
MTシステム超入門（その18）
1.自由の総和 T先生は、よく「人々の自由の総和を大きくすることが重要」と言っておられました。 そのためには、自由の大きさを定義しなければなりません。... -
MTシステム超入門（その17）
1．T先生との出会い T先生と初めてお会いした（というより、T先生を見た）のは、NEC勤務時代の1990年のことです。会社ではT先生から若手技術者に指...
