グラフの中だと散布図はかなり便利だ。 財務関係だとこのような棒グラフや線グラフを見ることが多いと思うが、開発系だと散布図が便利な場面が多い。 入力と出力の関係を表す 散布図の使い方で代表的なものと言えば、横軸に設定値、縦軸に評価値をプロットし…

エクセルでslope関数とintercept関数を使うと内挿・外挿が簡単に出来る、という話をした。 ただこの外挿は結構難しい。 近似直線はデータの端に行くほど精度が低くなる傾向がある。下図は近似曲線の信頼区間を示したものだが、データの重心が最も範囲が狭く…

今回はslopeとintercept関数の紹介。 ご存じの方も多いだろうが、これなしでエクセルの解析はほぼ不可能なので説明しておく。 エクセルでグラフを書くと近所曲線の追加、数式の表示で、回帰直線の数式が表される。 slopeとInterceptを使えばこの傾きの切片を…

実験をするとデータが出てくる。データはほとんどの場合グラフにしたほうが良い。 数字が並んだデータで傾向や良し悪しを判断するのは難しい。 自分の頭で理解するためにも視覚化して確認する方がいいし、人に伝えるにはグラフがないと伝わらないと思ったほ…

実験をするという事は何かしらの目標があるという事だ。 データをグラフにしたら、目標の値もグラフに入れよう。 品質管理だとこんな感じで規格と実績のグラフを書くことがあるかと思う。 これも「ある範囲に収める」という目標がグラフに描かれているといえ…

統計分析で大事な要素として「フィッシャーの3原則」がある。 「反復・無作為・局所管理」と表現されるが、要するに「繰り返しやる・ランダムにやる・まとめてやる」ということになる。 今回取り上げたいのはその中のランダム化である。 実験するほど装置の…

なにかのパラメーターを振って傾向を確認したいとする。そんな時は次の３つの条件で評価することをお勧めする １標準条件 ２思いつく限り最大の点 ３思いつく限り最小の点 それに加えて実験数が許す限り間の点を評価すると良い。 逆にやるべきではないのは、…

統計を勉強し始めて検定の項目になると、最初は大体t検定から入るのではないかと思う。初めてt検定を勉強した時は改良しているかどうかを定量的に扱うことが出来て理想的な手法に思える。しかしいざ実際の仕事で使ってみるとあんまり役に立たないことが多い…

これまでいくつかの記事で実験計画法を紹介してきた。 「あらゆる実験条件のすべての組み合わせを評価するのは大変だから、実験計画法で効率的に！」というのが売り文句なのだが、こと開発系に関しては、 複数の要素を変えて実験したいと思ったら、まずはす…

統計の手法を勉強すると、当然仕事に使いたくなる。そしてその後全員こう思うと思う。 「なんかいまいち使えない」 私は開発職になのだが、開発系だと実験数が限られる場面が多く、統計的手法の恩恵にあずかれる場面は意外と少ない。 自分がこれまで材料開発…