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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エクセルでの多変量解析はソルバーが必須
エクセルにソルバーという機能があるのをご存知でしょうか、知っている方は使う機会はありますか、ソルバーとは、解決するという意味のSolveから命名されてい... -
DPMOとは何か
DPMOとはDefects Per Million Opportunityのイニシャルを取ったものです。DPMOを百万個当りの欠陥数(製品百万個当りの不... -
統計教育が必須な検査担当者
測定や検査結果の値で合格判定を行い、製品性能の品質保証をする事は製造業に取っては当たり前と言える日常的作業です。一方で検査や測定の正確さや信頼性を担保す... -
コスト重視のシックスシグマ
シックスシグマとは品質管理での対日本戦略として生み出され、顧客にほぼ欠陥の無いサービスを提供するというビジョンに基づいた経営管理体系です。シグマ(=σ)... -
転ばぬ先の杖~RFCの備え
RFCとはResponse Flow Chart(若しくはchecksheet)の略語です。あまりポピュラーな用語ではありませんが、外資系の製造業では良... -
分散の加法性とは
SQC(Statistical Quality Control:統計的品質管理)というと、期待値、確率変数、標準偏差、正規分布... -
工程能力指数
◆ Cp=3.0なのに苦情が絶えないのは? Cpとは工程能力指数です。特性値が規格範囲にどの程度収まっているかを観る為の指数です。ある部品の長さ規... -
層別比較に便利なグラフ
層別比較に便利なツールとしては、『箱ひげ図』があります。箱ひげ図は少数データの扱いも容易で作成も簡便なので便利ですが、分布の中心が中央値で、分布の幅がパ... -
コスト改善と、有意差検定
コスト改善と聞いてどの様な取り組みをイメージしますか、一般的にはコストダウンと絞り込んだ方がわかりやすいかもしれません。製造業で言えばある製品を一個造る... -
パレート図を意識付けに使う
パレート図とはQC7つ道具の一つです。 欠陥数や不適合数等を要因別に分類し、度数の高い順番に並べ且つ累積和も併記した棒グラフと折れ線グラフをミックスした... -
改善してる?~『 誤差の悲劇 』
統計学を学ぶ利点の一つは「誤差」に惑わされなくなる点だと思います。同じ条件で行ったとしても同じ結果が出ない事は数多くあります。所謂ばらつきであり偶発的誤... -
プロセスのばらつきと測定のばらつき
データ分析を行う上でばらつきの評価は避けて通れません。同じ手順で実施しているつもりでも実際は微妙に異なりばらつきが発生します。そのばらつきを出来るだけ小... -
母比率の区間推定 - 視聴率の一喜一憂 -
統計的区間推定は%などの比率データにも適用できます。比率データとして代表的なものに視聴率データがあります。予備知識としてビデオリサーチ社のウェブサイト情... -
有意水準、5%の考察
統計的有意差検定とは一定確率の元で◯×判定を下す手法です。この一定の確率を『有意水準』と呼びます。有意水準とは危険率とも呼ばれ逆に100%から危険率を... -
群内誤差と群間誤差 (その2)
前回のその1に続いて解説します。群内誤差が大きければ群間誤差(要因効果)が観えなくなるので、単純に平均値だけでの評価は危険が伴います。それは郡内誤差が群... -
群内誤差と群間誤差 (その1)
統計学を学ぶ最大の利点の一つは、『効果と誤差』についての理解ができることです。逆に言えば改善アクションを行った時、効果と誤差を区別出来なければ、それが意... -
Controlフェイズの目的 シックスシグマ (その8)
前回のその7に続いて解説します。Controlフェイズは、前フェイズまでに確立した対策効果の確認と、効果を持続させるためのアクションを行います。新しく見... -
Improveフェイズの目的 シックスシグマ (その7)
前回のその6に続いて解説します。Improveフェイズでは、特性Yと、Analyzeフェイズの最後で抽出した影響力の大きい要因Xとの関係を伝達関数としま... -
Analyzeフェイズの目的 シックスシグマ (その6)
前回のその5に続いて解説します。Analyzeフェイズでは収集したデータを分析し、特性Yのばらつきに影響を与えている因子を推測します。さらに問題の原因を... -
Measureフェイズの目的 シックスシグマ (その5)
前回のその4に続いて解説します。MeasureフェイズはDefineフェイズと共にプロジェクト成功を左右する重要なフェイズです。問題の定義と、問題の本質...