<明日からの業務に活かせる!> 実験計画法 入門編 -基本的な考え方からデータの解析方法まで-  

*よく使われる実験計画からデータの解析まで例題を用いて解説するので、持ち帰った知識をすぐに活かすことができます!


*実験計画法について基礎から学びなおしたい方、自分で計画を立てるようになりたい方、必見です!


講師


諏訪東京理科大学 工学部 教授 奥原正夫 先生


受講料


1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)  


*1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円      


*学校法人割引 ;学生、教員のご参加は受講料50%割引。


セミナーポイント


■講座のポイント 
 結果系を好ましい状態で安定させるためには、結果系に大きな影響を与える要因を探し出して、結果系と要因系との間の関係性を明らかにする必要があります。これらを効率的に実施する手法として実験計画法がある。実験計画法とは、寄与率の大きな原因の洗い出しと結果系と原因系との関係を導き出すための実験の計画法とデータ解析法です。本講座では、よく使われる計画とデータ解析について講義します。

■受講後、習得できること 
・実験計画法の基礎が理解でき、自分で実験を計画することができる
・各実験方法について、適切にデータを解析できるようになる
・直交表について理解でき、実験計画に活用できるようになる

■講演中のキーワード
実験計画法 要因配置実験 直交配列表 分散分析 実験データ


セミナー内容


■講演プログラム 

1.実験計画法とは
 1-1 実験計画法の必要性
 1-2 Fisherの3原則
 1-3 上手な計画
 1-4 実験計画〜データの解析の流れ

2.要因配置実験とは
 2-1 一元配置法
  2-1-1 一元配置法の計画
       実験条件の考え方
       因子と水準
       適当な繰り返し数の決め方
  
  2-1-2 一元配置法のデータ解析
       因子効果の有無の合理的な判定方法(分散分析)
       最適条件の定め方
       最適条件で得られる値の推定方法
 
 2-2 二元配置法
  2-2-1 二元配置法の計画
       因子と水準
       交互作用効果の考慮
       最適な繰り返し数の決め方
  
  2-2-2 二元配置法のデータ解析(例題を用いて解説)
       因子効果と交互作用効果の有無の合理的な判定方法(分散分析)
       最適条件の定め方
       最適条件で得られる値の推定方法

3.直交配列表実験とは
 3-1 2水準直交配列表とは
     (記号の意味、表の見方、直交表の性質)
  3-1-1 直交配列表実験の計画
       実験回数を1/2、1/4、1/8、1/16に減らす方法
       田口の直交配列表を使った実験の計画方法
       成分記号による方法
       線点図による方法
  
  3-1-2 直交配列表実験のデータ解析(例題を用いて解説)
       直交配列実験でのデータ解析の方法
       要因効果の有無の合理的判定方法(分散分析)
       最適条件の定め方
       最適条件で得られる値の推定方法
 
 3-2 3水準直交配列表の紹介

4. まとめと質疑応答


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