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目次

  • 1 統計解析を学ぶための予備知識
    • 1.1 母集団・標本
    • 1.2 QC七つ道具によるデータのまとめ方
    • 1.3 平均・分散・標準偏差
    • 1.4 要約統計量
    • 1.5 散布図・相関分析
    • 1.6 確率密度関数・分布関数
    • 1.7 期待値と分散
    • 1.8 正規分布
    • 1.9 統計量の基本分布
    • 1.10 χ2分布
    • 1.11 t分布
    • 1.12 F分布
  • 2 統計的検定と推定の基礎
    • 2.1 仮説検定の考え方
    • 2.2 推定の考え方
    • 2.3 母分散に関する検定と推定
    • 2.4 母平均に関する検定と推定
    • 2.5 母平均の差に関する検定と推定(対応がある場合)
    • 2.6 2つの母分散の比に関する検定と推定
    • 2.7 2つの母平均の差に関する検定と推定
  • 3 実験計画法の基礎−分散分析−
    • 3.1 実験計画法とは
    • 3.2 1元配置法−分散分析−
    • 3.3 2元配置法−分散分析と交互作用−
    • 3.4 3元配置法−分散分析とロバスト設計の考え方−
    • 3.5 直交表実験−分散分析と回帰分析−
  • 4 回帰分析の基礎−単回帰分析と重回帰分析−
    • 4.1 単回帰分析
    • 4.2 単回帰分析における検定と推定
    • 4.3 単回帰モデルにおける残差分析
    • 4.4 重回帰分析
    • 4.5 変数選択
    • 4.6 ダミー変数を用いた重回帰分析
  • 5 統計的工程管理
    • 5.1 管理図とは
    • 5.2 管理図の描き方
    • 5.3 管理図の見方
    • 5.4 工程能力指数
  • 6 実験計画法−応答曲面法とロバスト設計−
    • 6.1 応答曲面法の基礎
    • 6.2 応答曲面法−信号因子がある場合−
    • 6.3 ロバスト設計−信号因子がある場合−
    • 6.4 動特性に対するSN比解析
    • 6.5 応答曲面法−重回帰分析−
    • 6.6 応答曲面法−ロジスティック回帰分析−
    • 6.7 多特性最適化−同時要因解析−
    • 6.8 制約付きロバスト最適化
  • 7 コンピュータ実験
    • 7.1 コンピュータ実験の基礎
    • 7.2 コンピュータ実験−交流回路モデル−
    • 7.3 製造段階におけるロバスト設計
    • 7.4 設計開発段階におけるロバスト設計

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