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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Defineフェイズの目的 シックスシグマ (その4)
前回のその3に続いて解説します。シックスシグマでは、顧客主義に基づいてVOC(顧客の声:Voice of Customer)で始まり、顧客の声で終わると... -
DMAICによる問題・課題解決型サイクル:シックスシグマ (その3)
【連載の目次】 シックスシグマ (その1) シックスシグマの概要 シックスシグマ (そ... -
シックスシグマの教育体系 シックスシグマ (その2)
1.プロジェクトメンバーの役割と責任 シックスシグマはプロジェクト体制で行う為、メンバーの役割が明確に定義されており、役割に応じた教育が行われます。Q... -
シックスシグマの概要 シックスシグマ (その1)
シックスシグマとは品質管理面での対日本戦略として生み出され、顧客に対し、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... -
Zスコアと標準化 工程能力の理解 (その4)
【工程能力の理解 連載目次】 工程能力とは 工程能力指数-Cp... -
DPMO(Defects Per Million Opportunity) 工程能力の理解 (その3)
【工程能力の理解 連載目次】 工程能力とは 工程能力指数-Cp/Cpk ... -
工程能力指数-Cp/Cpk 工程能力の理解 (その2)
【目次】 1.行程能力の指数化 前回のその1に続いて解説します。スペックに対し特性の分布がどの程度余... -
散布図 QC7つ道具 (その5)
1.散布図の概要 前回のQC7つ道具、その4 管理図に続いて解説します。散布図とは、同一条件下で採られた2つのグループのデータを、それぞれX軸とY軸に... -
パレート図 QC7つ道具 (その2)
1.パレート図とは 前回のQC7つ道具、その1 ヒストグラムに続いて解説します。パレート図とは、項目別に出現頻度の多い順に並べ、合わせてその累積和を示... -
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...