大学教育の質の保証・向上ならびに 電子化及びオープンアクセスの推進の観点から 学校教育法第百十三条に基づき、 教育研究活動の状況を公表しています。
第百十三条 大学は、教育研究の成果の普及及び活用の促進に資するため、その教育研究活動の状況を公表するものとする。
A.1.講義の再話 分散分析はF分布に従うF検定である為、この最終目標はF値を求めるところにある。 因子が多く、実験計画規模が大きくなる時、直交配列表を用いて特定手順を踏むことで事件回数を削減することができる可能性がある。 直交表を用いて各列の番号を因子を対応付ける「わりづけ」をすることで、どのような手順で実験を行えば最小回数の実験で結果が得られるかを機械的に知ることができる。 測定システムのばらつきを小さくするロバストパラメータ設計においては直交表が活用されており、この方法で最適化されたシステムの精度は非常に高いとされている。 2.発表の要旨 演題:乗り物、天気、時間における乗客数について検証する際の実験計画法 グループ名:あめ メンバー:杉山大治朗、鈴木宏維、佐々木龍亜、日下稜太、栗原大祐、佐藤大斗 自分の役割:概念化 移動手段、天候、時間における乗客数について検証する際の実験計画を、直交表を用いて立てる場合にどのような要素を取り上げればよいか話し合い、以下のようになった。 要素1の乗り物に電車、バス、タクシー。 要素2の天気にはれ、くもり、雨。 要素3の時間に朝、昼、夜。 3.復習 ワークショップで決定した直交表が有効かを考察した。 この条件の場合、最も影響を及ぼす要素は天気の雨だと考えられる。 はれ、くもりと比較して濡れる危険性が発生し、所持品に傘が追加される唯一の条件である為である。 雨がもたらす影響が大きい為、雨とそれ以外のケースでの徹底的な場合分けが必要になるのではないかと予想される。 はれ、くもりの場合は環境の大きな差異は考えられない為、この2要素が含まれる実験に限定して直交表を使用し、雨を含む場合は直交表を使用しない、併用する形で実験計画を立てられないかと考えた。
A.https://ecsylms1.kj.yamagata-u.ac.jp/webclass/course.php/2353225/my-reports/download?filename=IMG_4687.jpeg&file=20516138-230717-231036-fd878f-db286b&acs_=eba49f45
A.【講義の再話】 実験因子を3つほど決め、直行表Lgを用いて実験を1?9行い、最も適切な条件を見つけ出す方法がある。このように実験因子を決め、直行表Lgを用いて最適条件を探すためには分散分析が不可欠である。この分散分析はシックスシグマを用いて予測的に分析することも可能である。 【発表の要旨】 分散分析の対象とする量として体重の増加量を想定し、因子と水準を選んで直交表Lgを作り、具体的な実験計画の表を作成した。そしてその表をどう分析するのか 【復習の内容】 分散分析の対象とする量として、体重の増加量を想定した。 体重の増加に影響する因子として、食事量、運動量、体格の3つの因子を選んだ。 食事量の水準として、大食い、普通、少食or少ないの3つの水準を選んだ。 運動量の水準として、多い、普通、少ないの3つを水準として選んだ。 体格の水準として、肥満、普通、やせ型の3つを水準として選んだ。 これらをもとに具体的な実験計画の表を作成した。そしてシックスシグマを用いて予測的に最適条件を分析した。
A.今回分散分析の対象とする量として、食事、運動、睡眠の因子を選んだ。食事の水準として、1食?3食?5食をえらんだ。運動の水準として週0?週3?週5を選んだ。睡眠の水準として2時間?5時間?8時間を選んだ。直交表L9の列1に食事を、列2に運動を、列4に睡眠をわりつけて、実際の実験計画表を作成した。
A.【講義の再話】 直交表L3について学んだ。 【発表の要旨】 分散分析の対象とする量を選んで直交表を作った。 【復習の内容】 分散分析の対象とする量として、体重を選んだ。体重に影響する因子として、食事、運動、睡眠の因子を選んだ。 食事の水準として、一食、二食、三食、睡眠の水準として、2時間、5時間、8時間、運動の水準として週0、週3、週5とした。
A.t-検定 f-検定 DMAIC(QC7つ道具も登場する) D=Define M=Mesure A=Analyze I=Improve C=Control 6σでばらつきを無くす。 実験計画法は実験回数を減らすために存在している。 グループ名 左前 出澤一馬 佐藤百恵 神田碧 家畜から出来る肉の量について、因子を水の量、餌の量、ストレスの大きさにし、直交表L9を用いて分散分析を行った。 役割 概念化 可視化 作成した直交表L9の写真を提出した
A.
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A.筋肉を効率よく増やすことについて、分散分析をした。 因子として、食事、睡眠、トレーニングを選んだ。 食事の水準として、標準カロリー、標準より高め、標準の2倍を選んだ。 睡眠の水準として、3時間、6時間、8時間を選んだ。 トレーニングの水準として、やらない、週2-3、週7を選んだ。 分散分析により、観測された分散比(F値)がわかり、F境界値と比べることで、仮説が正しいかを判断できる。
A.最適条件というものがあることを学びました。 分散分析の対象としてハムスターの体重を用いて考えた。 影響因子としてひまわりの種や大豆、人工餌とし、与えるグラム数を変えた実験計画を立てました。
A.再話:分散方法の例としてトマトを挙げる。因子として、日光、肥料、水やりを挙げた。水準として、日光は、日向、半日陰、日陰、肥料はたっぷり、ほどほど、やらない、水やりはジャブジャブ、しっとり、カラカラと設定する。それらを組み合わせて9通りの実験方法を行った。品質管理における条件の最適化を図るための実験計画法について、特に、直交法を用いた試行錯誤的な方法について学習した。 発表の要旨 題材:直交表L3を具体化してみよう グループ名:実験 メンバー:?根澤颯太、川口倖明、大石懐、佐々木渉太 役職:調査 復習の内容:分散分析の対象として、化学実験等の生成物の収量を想定した。 因子として、濃度、気温、時間の3つを取り上げる。 温度:10℃、20℃、30℃ 濃度:0%、50%、90% 時間:10分、20分、30分
A.直交表を用いて実験計画表を作ることで、より具体的にすることができる。分散分析は、結果が因子によるものよりも誤差によるもののほうが大きいかを検定することで、因子によるばらつきの方が大きければ母平均に差があるとする検定である。 演題:最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めよう グループ名:チーム後ろ 共著 (参加したが、写真を撮り忘れたためわからない) 自分の役割:概念化 目的は因子を直交表L9にわりつけて、具体的な実験計画の表を書くこと。 その表をどう分析するのか、F検定を使った分散分析の流れと交互作用の分離について議論すること。 方法は 分散分析の対象とする量として、ナスの収量を想定してみた。 ナスの収量に影響する因子として、気温、日光、酸素濃度の3つの因子を選んだ。日光の水準として、日なた、半日陰、日陰の3つの水準を選んだ。気温の水準として、高い、ふつう、低いの3つの水準を選んだ。酸素濃度の水準として、濃い、普通、低いの3つの水準を選んだ。 結果は実験計画表を描くことができた。F検定を使った分散分析の流れと交互作用の分離についての議論まではいくことができなかった。 復習 ナスは気温による影響が大きいそうなので因子として選んだ。いつか実験をを行うことがあったらこのことを思い出して行おうと思った。
A.分散分析の対象の量としてハムスターの体重に着目した。 ハムスターの体重に影響する因子としてヒマワリ、大豆、人工餌の3つを考えた。 実験計画書も作成することができた。
A.分散分析の対象とする量として、洗濯物を想定してみた。洗濯物に影響する因子として、日光、温度、湿度の3つの因子を選んだ。日光の水準として、日なた、半日陰、日陰の3つの水準を選んだ。温度の水準として、暑い、適温、寒いの3つの水準を選んだ。湿度の水準として、ジメジメ、ほどほど、カラカラの3つの水準を選んだ。直行表L9の列1に日光を、列2に温度を、列3に湿度をわりつけて、実際の実験計画表を作成した。 温度と湿度は相互作用があるため、どちらかを固定してデータを比較する必要があると考えた。
A.散布図、予測分析、分散分析について学んだ。 直行表L3を具体化するワークショップに取り組んだ。
A.分散分析の対象としてハムスターの体重を選んだ ハムスターの体重に影響する因子:ひまわりの種、大豆、人工餌 それぞれの餌の水準:0g、19、29、39
A.【講義の再話】 実験計画法があるのは、実験回数を減らすためである。 【発表の要旨】 演題「直交表L3を具体化してみよう」、グループ名「米沢市」、共著者名「富樫聖斗、滋野玲音、金子るみ、新井駆」、自身の役割「執筆-原稿作成」 米沢市の年平均気温について直交表を作成した。年平均気温に影響する因子としては、日照時間、降水量、風速について挙げ、因子それぞれの状態についてグループの中で話し合い決定した。その後、直交表Lgを使った実験計画表を作成し、発表ではその実験計画を黒板に図示することにしていた。 【復習の内容】 ●選んだ分析分散「都市の年平均気温」 分散分析の対象とする量として「都市の年平均気温」を想定してみた。 都市の年平均気温に影響する因子として、日照時間、降水量、風速の3つの因子を選んだ。 日照時間の水準として、長い、例年並み、短いの3つの水準を選んだ。 降水量の水準として、多い、例年並み、少ないの3つの水準を選んだ。 風速の水準として、強い、例年並み、弱いの3つの水準を選んだ。 設問2に、上記の3つの因子について表1にまとめた。 直交表L3の列1に日照時間、列2に降水量、列3に風速をわりつけて、実際に実験計画表を作成し、設問2の表2にまとめた。
A.テスト勉強 要因;勉強時間、睡眠時間、参考書
A.・講義の再話 第14回の講義では、分散分析と実験計画法について学習しました。予測分析においてよく使う確率分布を学び、分散分析について理解を深めました。トマトの収量の因子の例や直行表L9を使った実験計画という具体例を利用して学習しました。 ・発表の要旨 演題:直交表L9を具体化する グループ名:記録忘れのため不明 共著者名:記録忘れのため不明 役割:調査 米の収量を例にして,日光、肥料、水の3つの因子をもとに実験計画法を練りました.日光の水準として、日なた、半日陰、日陰の3つの水準を選びました. 肥料の水準として、たっぷり、ほどほど、やらないの3つの水準を選びました. 水の水準として、じゃぶじゃぶ、しっとり、からからの3つの水準を選びました.直交表L9を具体化することができました. ・復習の内容 分散分析の対象とする量として、米の収量を想定しました。 米の収量に影響する因子として、日光、肥料、水の3つの因子を選びました。 日光の水準として、日なた、半日陰、日陰の3つの水準を選びました。 肥料の水準として、たっぷり、ほどほど、やらないの3つの水準を選びました。 水の水準として、じゃぶじゃぶ、しっとり、からからの3つの水準を選びました。 分散分析では測定誤差などによって生じる誤差(偶然誤差)のバラつき(=残差の平均平方)と比較して、データ全体の平均値から因子の各水準の平均値のズレ(=因子の平均平方)が十分に大きいかどうかを検定します。この検定により有意な結果となった場合、「データ全体の平均値から因子の各水準の平均値のズレが偶然誤差よりも有意に大きい=因子の水準間の平均値には差がある」と結論付けられます.分散分析図により,交互作用効果があるかを検定します.
A.【講義の再話】 実験計画法について学んだ。直交表L9を用いることで実験回数を最小限にすることが可能であると学んだ。 【発表の要旨】 グループ名 テスト勉強 メンバー 小川駿太 小河詢平 丹野覚佑 鈴木郁磨 関馨太 分散対象の対象量にテストの結果を選んで、因子を勉強時間、睡眠時間、参考書の数とした。因子を用いて直交表を実際に描いた。 【復習の内容】 分散対象の対象とする量としてテストの結果を選んだ。 テストの結果に影響する因子として勉強時間、睡眠時間、参考書の3つを選んだ。水準はそれぞれ以下の3つとした。 勉強時間の水準は、10時間、5時間、0時間 睡眠時間の水準は、8時間、4時間、0時間 参考書の水準は、3冊、1冊、0冊 この三つの因子を用いて直交表L3を作成した。
A.分散分析の対象とする量として、りんごの収量を想定してみた。 りんごの収量に影響する因子として、日光、肥料、水の3つの因子を選んだ。 日光の水準として、日なた、半日陰、日陰の3つの水準を選んだ。 肥料の水準として、たっぷり、ほどほど、やらないの3つの水準を選んだ。 水の水準として、じゃぶじゃぶ、しっとり、からからの3つの水準を選んだ。
A.テスト勉強と結果の因子と水準を決めて直交表を書きました。
A.ナスの栽培について、気温と酸素濃度、日光の3成分について条件を決めました。気温は高い、ふつう、低い。酸素濃度を濃い、ふつう、薄い。日光は日なた、日陰、半日陰。
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A.実験数を減らすためにどうするかを学んだ。 話し合いで、どんなふうに使えるかを考えた。 大腸菌の実験について コントロールは、1L、10000匹の大腸菌溶液とした。 因子は、温度、PH、グルコース濃度 これを実験数を減らして比較できるようにした。 家で研究室での応用を考えた。
A.「講義の再話」 直行表の使い方について学んだ。 「発表の要旨」 演題:直交表L3を具体化してみよう チーム名:米沢市 メンバー:滋野玲音、富樫聖斗、篠原凛久、新井、駆、金子るみ 分散対象として日本各地の年平均気温を取り上げる。 年平均気温に影響する因子は、日照時間、降水量、風速を選んだ。 日照時間の基準は、短い、普通、長い 降水量の基準は、少ない、普通、多い 風速の基準は、弱い、普通、強いを選んだ。 「復習の内容」 直行表はL3以外にも因子の数によっていくつかあることを学んだ。
A.都市の年平均気温についての調査を行った。 年平均気温に影響する因子として、以下の3つが挙げられる ①日照時間→短、例年並み、長 ②降水量→少、例年並み、多 ③風速→弱、例年並み、強
A.授業内では主に、品質管理における条件の最適化を図るための実験計画法について、特に、直交表を用いた試行錯誤的な方法について学んだ。 また、グループワークとして以下の内容で討論を行い、グループの結論を導いた。 このグループワークにおいて、私は調査、及び執筆-原稿作成に取り組んだ。 題目:直交表L3を具体化してみよう グループ名:単位 共著者:平尾朱理、宍戸智哉 分散分析の対象とする量として、マリーゴールドの咲いた花の数を想定した。 マリーゴールドの収穫量に影響する因子として、育てる場所、肥料、水を選んだ。 日光の基準として、屋外での栽培、屋内の明るい部屋での栽培、屋内の暗い部屋での栽培の3つの水準を選んだ。 肥料の水準として、適切量与える、適切量の半分を与える。無肥料の3つの水準を選んだ。 水の水準として、毎日与える。2日に1回与える。3日に1回与えるの3つの水準を選んだ。直行表L3の2列目に育成場所の条件、3列目に肥料、4列目に水を割り当て、表を作成した。 授業時間外の取り組みとして、グループワークの時と別に分散分析の対象として、ラーメンのカスタマイズの組み合わせを想定し、直交表L3を描いてみた。 ラーメンのカスタマイズに関係する因子として、麺の太さ、油の多さ、スープの濃さを選んだ。 麺の硬さの基準として、硬め、普通、柔らかめの3つの水準を選んだ。 油の多さとして、多め、普通、少なめを選んだ。 スープの濃さとして、味濃いめ、普通、味薄めを選んだ。 直交表L3の2列目に麺の硬さ、3列目に油の多さ、4列目にスープの濃さとして、直交表L3を実際に具現化した。
A.直行表L9を使った実験計画による分散分析によって、農業に役立てることが可能である。例として、日光が日向であった場合は水やりを多めにし、日陰であった場合は水の量を抑えるようにする。
A.母分散は、対象とする母集団の分散を指す。 これは、標本サイズによって偏るため正確に求めることはできない。 不偏分散は、標本が母集団を代表すると仮定した場合の標本から求めた分散の推定値。 標本数が入きい場合、標本の散らばり具合も大きとなるため、その分不偏分散も大きくなる。
A.ナスの収量について考えた。要因としては気温、水、日光、肥料、酸素濃度などが挙げられた。気温が高く(40℃以下)、5時間以上の日光と酸素濃度が濃い(10-20%)場合がもっとも実をつけやすいことがわかった。
A.再話:分散分析についてトマトを例に触れた。実験計画法は様々な場面で役に立つと考えられるため覚えておくと良い。 発表の要旨:分析化学の対象とする量として洗濯物を選択し、議論した。影響する因子について積極的に意見を述べた。 復習の内容:影響する因子として日光、温度、湿度の3つの因子を選んだ。 日光の水準として、ひなた、半日陰、日陰の3つの水準を選んだ。 温度の水準として、暑い、適温、寒いの3つの水準を選んだ。 温度の水準として、ジメジメ、ほどほど、カラカラの3つの水準を選んだ。また、温度と湿度は交互作用があるためどちらかを固定してデータを比較する。
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A.一元配置の実験計画、直交表を使った実験計画、各列の番号と因子を対応付けることをわりつけ直交表を用いると機械的に知れる。 分散分析の対象とする量として乗客人数にした。因子として天候、時間、乗り物を選んだ。天候の水準として晴れ、雨、くもり、時間水準として朝、昼、夜、乗り物の水準として電車、タクシー、バスを選んだ。
A.分散分析の対象とする量として、お米の収量を想定してみた。 お米の収量に影響する因子として、日光、肥料、水の3つの因子を選んだ。 日光の水準として、日なた、半日後、日陰の3つの水準を選んだ。 肥料の水準として、たっぷり、ほどほど、やらないの3つの水準を選んだ。 水の水準として、しゃぶしゃぶ、しっとり、からからの3つの水準を選んだ。
A.分散分布について調べた。3つの因子をそれぞれ変えながら9つのじっけんを行うことで直交表L9を使った実験計画を立てられる。 演習ではレタスの収量の因子として、天候、肥料、水やりでじっけんけいかくをたてた
A.講義の再話 最小二乗法や直交表など、予測分析や分散分析に必要なツールについて学んだ。 発表の要旨 グループ名:米沢市 共著者名:富樫聖斗、篠原凛久、滋野玲音、金子るみ 私たちのグループでは、都市の年平均気温について調査した。具体例として、都市の年平均気温に影響する因子として日照時間、降水量、風速を挙げた。それぞれの水準として、例年並み、例年並みよりも小さい、例年並みよりも大きいが考えられる。 復習の内容 直交表Lgを用いて分散分析を行う方法について学ぶことができた。
A.講義の再話 実験計画法は実験回数を減らすためにあり、狙った結論を取りに行く。実験計画として直行表を用いた。 発表の要旨 グループ名:米沢市 共著者名:新井駆、篠原凛久、滋野玲音、金子るみ 都市の年平均気温を想定した。年平均気温に影響する因子として日照時間、降水量、風速とし、それぞれ平年並み、平年より多い、平年より少ないの3つ、計9つの計画書を考えた。 復習の内容 分散分析の対象とする量として、都市の年平均気温を想定してみた。 都市の年平均気温に影響する因子として、日照時間、降水量、風速の3つの因子を選んだ。 日照時間の水準として、例年より長い、例年通り、例年より短いの3つの水準を選んだ。 降水量の水準として、例年より多い、例年通り、例年より少ないの3つの水準を選んだ。 風速の水準として、例年より強い、例年通り、例年より弱いの3つの水準を選んだ。 分散分析では、一年間測定して平均をとり、数十年分の年平均と比較して分析する。日照時間と降水量に交互作用があると考えた。
A.[直行表L3を具体化してみよう] 私達のグループではお米の収量で調査・議論しました。 お米の収量に対し、因子を日光、肥料、水の3つを挙げて考えました。 日光は日なた、半日陰、日陰 肥料は大量、ほどほど、やらない 水は大量、しっとり、からから で考えました。結果として、9パターンが考えられます。
A.講義中のテーマに対して、私たちの班では分析対象として大腸菌 数の変化を対象として想定した。 因子としては大腸菌生育環境の変化として、pH、温度、グルコース量を選択た。 phの基準としては、pH10、pH7、pH4を選択した。 温度の基準としては40度、25度、10度を選択した。 グルコースの基準としては理論値に対する倍量、等量、半量を選択した。 上記条件で作成した直交表L?を以下に添付する。
A.キャベツの成長の最適条件 水、日光、肥料の3つの要素 水?ジャバジャバ、しっとり、カラカラ 日光?ひなた、半日陰、日陰 肥料?たっぷり、ほどほど、なし この要素でL9直行表を作成した。
A. 自分達のグループは米の収量を想定した。 トマトの収量に影響する因子として、日光、肥料、水の3つの因子を選んだ。 日光の水準として、日なた、半日陰、日陰の3つの水準を選んだ。 肥料の水準として、たっぷり、ほどほど、やらないの3つの水準を選んだ。 水の水準として、じゃぶじゃぶ、しっとり、からからの3つの水準を選んだ。 直行表L9の列1に日光を、列2に肥料を、列4に水をわりつけて、実際の実験計画表を作成した。
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A.・分散分析の方法を説明する。まず量を選ぶ。例としてトマトの収穫量を上げる。次に因子として、日光、肥料、水やりを挙げる。そしてそれらの水準として日光は日向、半日陰、日陰、肥料はたっぷり、ほどほど、やらない、水やりはじゃぶじゃぶ、しっとり、からからと設定する。それらを組み合わせ9通りの実験を行い収量を測定する。このような方法で分散分析を行うことができる。 ・私たちの班は量として体重を選んだ。因子として食事、運動、睡眠を選んだ。食事の水準として1食、3食、5食を選んだ。運動の水準として週0、3、5を選んだ。睡眠時間の水準として2時間、5時間、8時間を選んだ。 ・確率分布について再度復習した。偶然に現れる変数を確率変数といい、確率変数がどのような確率で現れるか表現したものを確率分布という。
A.分散分析における実験計画の考え方。 資料作成係 中島 横浜 飯塚 分散分析の対象をきゅうりの収穫量に対応する因子を3つ選んで表を作成した。 分散分析の対象とする量として、きゅうりの収量を想定した。きゅうりの収量に影響する因子として日光、肥料、水の3つの因子を選んだ。日光の水準としてひなた、半日陰、日陰の3つの水準を選んだ。 肥料の水準としてたっぷり、ほどほど、やらないの3つの水準を選んだ。 水の水準としてじゃぶじゃぶ、しっとり、からからの3つの水準を選んだ。
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A.分散分析とは、データの持つばらつきが因子によるものよりも実験誤差によるもののほうが大きいかを検定し、因子によるばらつきの方が大きければ母平均に差があるとする検定です。 ある1つの因子を取り上げて、その因子について条件を変えることによりデータに違いが生じるかどうかを検定する方法です。
A.分散分析の対象とする量として、キャベツの収量を想定してみた。 キャベツの収量に影響する因子として、日光、肥料、水の 3つの因子を選んだ。 日光の水準として、日なた、半日、日陰の3つの水準を選んだ。 肥料の水準として、たっぷり、ほどほど、やらないの3つの水準を選んだ。 水の水準として、じゃぶじゃぶ、しっとり、からからのこ つの水準を選んだ。
A.テストの得点を想定した。 テストの得点に影響する因子として、勉強時間、睡眠時間、参考書の数を選んだ。 勉強時間の水準として、10時間、5時間、0時間の3つの水準を選んだ。 睡眠時間の水準として、8時間、4時間、0時間の3つの水準を選んだ。 参考書の数の水準として、3冊、1冊、0冊の3つの水準を選んだ。
A.分散分析の対象とする量として、テストの点数を想定した。テストの点数に影響する因子として、勉強量、睡眠、過去問3つの因子を選んだ。 勉強量の水準として、10時間、5時間、やらないの3つの水準を選んだ。 睡眠の水準として、8時間、4時間、やらないの3つの水準を選んだ。 過去問の水準として、がっつり、ほどほど、もらえないの3つの水準を選んだ。 直行表Lの列1に勉強量を、列2に睡眠、列3に過去問を割り付けて、実際の実験計画書を作成した。 実驗勉強量 睡眠 過去問 1 10時間 8時間 がっつり 2 10時間 4時間 ほどほど 3 1 0 時間 やらない もらえない 4 5時間 8時間 もらえない 5 5時間 4時間 ほどほど 6 5時間 やらない がっつり 7 やらない 8時間 ほどほど 8 やらない 4時間 もらえない 9 やらない やらない がっつり
A.再話:分散分析の重要性について学んだ。 発表の要旨 題材:直交表L3を具体化してみよう メンバー:記録していなかったため不明 グループ名:記録していなかったため不明 役職:調査 復習の内容 筋肉を増やすための方法について、分散分析をした。因子として、食事、睡眠、トレーニングの3つを選んだ。食事は、標準カロリー、標準より高め、標準の2倍を選んだ。睡眠は、3時間、6時間、8時間を選んだ。筋トレ量はやらない、週2-3、週7を選んだ。
A.ナスを育てる。 比較として、日光、気温、空気で行った。
A.・分散分析をするために条件を一つずつ変えることによって、どのような条件が最も適しているのか考えることができる。また、それを利用して効率良く実験することもできるようになる。 ・減量のための因子の例を考えた。3つの因子は食事、運動、睡眠である。食事を、1食、2食、3食。運動を1時間、2時間、3時間。睡眠を
A.教科書から直行表l3を具体化した。
A.14再話 予測分析や分散分析と実験計画法について学んだ. 発表 分散分析の対象を選び,因子と水準を選んで書いてみよう.具体的な実験計画表を書いてF検定を使った分散分析の流れと交互作用の分離について議論してみよう. チーム名 単位 発表者 佐藤智哉 メンバー 平尾朱里 大堀颯斗 宍戸智哉 マリーゴールドを選び,因子と水準,実験計画表について議論した. 復習 マリーゴールド 日光 屋外 明るい部屋 暗室 肥料 大量 中程度 なし 水 毎日 1/2日 1/3日で実験する計画表を立てた.
A.[再話] 直行表を用いて実験計画を立てることで、少ない回数で検証ができる。 [発表] ドッグショーに出品される犬の因子と水準を考えた。 [復習] ドッグショーに出品される犬の因子と水準を考えた。因子は、犬の体重、犬の年齢、毛の長さとした。体重の水準は15kg未満、20kg未満、20kg以上とした。犬の年齢については1歳以下、3歳以下、4歳以上とした。毛の長さについては、10cm以下、20cm以下、21cm以上とした。これらを基に9つの実験計画を立てた。
A.体重に関する因子について議論した。 実験計画に関しては「食事」「運動」「睡眠」に着目し各組み合わせを用意し対照実験を行うことにした。
A.洗濯物の乾き方について 因子:日光、温度、湿度とした。 日光:日向、半日陰、日陰 温度:暑い、適温、寒い 湿度:ジメジメ、ほどほど、カラカラ このように分けてどのような作用があるかを調べる。 温度と湿度は交互作用があるためどちらかを固定してデータを比較する。
A.ナスを育てるにおいて気温・酸素濃度・日光に着目して最適条件を考えた。 気温が高い方が中身が詰まり、日光が5時間以上当たると実が大きくなる。また、酸素濃度が濃いほど実が大きく・重くなるとわかった。
A.分散分析の対象とする量としてきゅうりの収量を想定した。きゅうりの収量に影響する因子として、日光、肥料、水の3つの因子を選んだ。日光の水準としては、日なた、半日陰、日陰の3つの水準を選んだ。肥料の水準としては、たっぷり、ほどほど、やらないの3つの水準を選んだ。水の水準としては、じゃぶじゃぶ、しっとり、からからの3つの水準を選んだ。
A.テストの点数を 睡眠、参考書、勉強時間を因子として考えた
A.キャベツについて調べた。それぞれの条件でのキャベツの水分を調べた。 日光、肥料、水 日向、たっぷり、しゃばしゃば 半ひかげ、ほどほど、しっとり 日陰、なし、カラカラ 日向、たっぷり、しゃばしゃば 日向、ほどほど、しゃばしゃば 半ひかげ、なし、しっとり 日陰、なし、カラカラ 日陰、ほどほど、カラカラ 日陰、なし、カラカラ
A.実験計画法を用いることによって、実験の回数を減らし、より少ない労力で十分なデータを集められる可能性がある。これは、実験に関わる因子とその水準を並べ、それを直交表に当てはめることで実験回数を減らし、十分なデータを集めるものである。 微生物培養について考える 因子として、温度、グルコース量、pHを選んだ。 水準として、温度では40,20,0の3つ、グルコース量では倍量、等量、半分の3つ、pHでは10,7,4の3つを選んだ。
A.【講義の再話】分散分析をするための実験計画法について学んだ。実験計画のために直交表を使用する。これは、3水準系の直交表の1つで、3水準の要因を最大4ゆまで適用できる。 【発表の要旨】直交表L3を具体化した。 分散分析の対象とする量として、キャベツの収量を想定した。 キャベツの収量影響する要因として、日光、肥料、水の3つの因子を選んだ。 日光の水準としてひなた、半ひかげ、ひかげ 肥料の水準としてたっぷり、ほどほど、なし 水の水準としてじゃばじゃば、しっとり、から これを表にした。 【復習の内容】直交表の種類について調べた。
A.・講義の再話 研究開発に限らず、製造現場や品質管理などの様々な所で実験は行われる。この実験は、通常複数の条件を組んで行われて仮説を立証する。そのため、実験の結果は条件の組み合わせによる。この実験の組み合わせを効果的に変えて行うために、直交表が用いられる。 ・発表の要旨 「直交表の具体化」、グループ名:なし、共著者:栗原大翔・津嶋励野、役割:概念化 分散分析の対象とする量として体重の増加量を想定した。体重増加に影響する因子として食事量、運動量、体格の3つを選び、それらの水準をそれぞれ組み合わせて直交表L9を作成した。 ・復習の内容 分散分析の対象とする量として、体重の増加量を想定してみた。 体重の増加量に影響する因子として、食事量、運動量、体型の3つの因子を選んだ。 食事量の水準として、多食、普通、少食の3つの水準を選んだ。 運動量の水準として、多い、普通、少ないの3つの水準を選んだ。 体型の水準として、肥満、普通、痩せ型の3つの水準を選んだ。 直交表L9の列1に食事量を、列2に運動量を、列3に体格をとり、実際の実験計画表を作成した。
A.乗客数に影響する因子として、乗り物、天気、時間の3つを選んだ。 乗り物の水準として、バス、タクシー、電車を選んだ。 天気の水準として、あめ、くもり、はれを選んだ。 時間の水準として、朝、昼、夜を選んだ。
A.私の班は洗濯物を分析対象として、因子を日光、温度、湿度の3つ考え水準をそれぞれ日光は日向、半影、日陰、温度は暑い、適温、寒い、湿度はジメジメ、適度、カラカラの3つの水準を与え、温度と湿度は交互作用があるため、温度を固定してデータを比較する必要があると話し合いました。
A.分散分析の対象:ハムスターの体重 ハムスターの体重に影響する因子 ひまわり 大豆 人工餌
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A.[講義の再話] よく使う確率分布として、連続分布、ワイブル分布、離散分布、力学に分けられている。 [発表の要旨] グループ名:kavi メンバー:清野明日美、佐々木鈴華、神山京花、有賀蘭、矢作奈々 題材:直交表L3を具体化してみよう 分散分析の対象:ハムスターの体重 ハムスターの体重に影響する因子:ヒマワリ、大豆、人工餌 [復習の内容] 直交表L3にこの実験計画を示した。
A.今回は体重についての実験計画を立てた。この体重にかかわる因子として食事、運動、睡眠を挙げ、それぞれ食事は一食、三食、五食、運動は週0、週3、週5に睡眠は二時間、五時間、八時間に設定し実験計画を立てた。
A.散布図の分散と予測分析によって因子を切り替え、自分の目的に合った結果をもとめることができる。 実験での生成物の収量を想定し濃度、時間、温度の因子で分散分析した。Conceptualization 因子が3とかなら分散分析が分かりやすく、楽にできるけど、因子が多くなってくるにつれ、Lもおおきくなり、考慮すべきことが増えると感じた。
A.分散分析の対象とする量として乗客人数を想定してみた。乗客数に影響する因子として天候、時間、乗り物を選んだ。天候の水準として晴れ、雨、くもりを選んだ。時間の水準として朝、昼、夜を選んだ。乗り物の水準として電車、タクシー、バスを選んだ。
A.シックスシグマ(6σ)とDMAIC、予測分析や分散分析について学んだ。 チーム名 単位 書記 宍戸智哉 平尾朱里 大堀颯斗 佐藤智哉 分散分析の対象としてマリーゴールドの花の数を選び、それぞれの因子ごとに直行表を製作した。 マリーゴールド 花の数 日光 肥料 水の3つの因子を選んだ
A.講義の再話 直交表の描き方、用途について学んだ。 発表の趣旨 分散分析の対象の量として、ドッグショーに出品する犬の頭数を想定した。ドッグショーに出品される犬の頭数に関係する因子として、毛の長さ、年齢、体重の3つを選んだ。毛の長さは、短毛、中間、長毛。年齢として、成犬、中年犬、老犬。体重として、軽め、普通、重め。 復習の内容 抽象的な範囲での水準となってしまったため、具体的な数値を当てはめて直交表を図示した。
A.【講義の再話】 分散分析と実験計画法を行うにあたって、最適条件を決めることが最も重要になってきます。あらかじめ条件となる因子とその水準を決めておくことで、量を想定することが可能になります。直交表L9を使うことで、見やすい実験計画を立てることが出来ます。 【発表の要旨】 直交表L3を具体化してみよう、チーム犬 私は、調査の役割を担当しました。分散分析の対象とする量としてドッグショーに出品される犬の量を想定し、調査しました。影響する因子として、毛の長さ、年齢、犬種の3つの因子を選びました。それぞれの因子で水準を決定し、選んだ因子を直行表L9に割り付けて、具体的な実験計画の表を作成しました。 【復習の内容】 復習として、他の量を想定できる対象物について考えました。その結果、野菜の収穫量や身長の伸び具合、ダイエットのやせ具合などが挙げられました。
A.直交表L9を使ってコメの収穫について記載した。 日光 肥料 水やり 実験1 日なた たっぷり じゃぶじゃぶ 実験2 日なた ほどほど しっとり 実験3 日なた やらない からから 実験4 半日陰 たっぷり じゃぶじゃぶ 実験5 半日陰 ほどほど しっとり 実験6 半日陰 やらない からから 実験7 日陰 たっぷり じゃぶじゃぶ 実験8 日陰 ほどほど しっとり 実験9 日陰 やらない からから
A.乗客数について、因子①を乗り物とし、電車、バス、タクシーに分けた。因子②を天候とし、はれ、くもり、雨に分けた。因子③を時間とし、朝、昼、夜に分けた。
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A.キャベツ 日光、肥料、水を条件とし組み合わせを考える 日向、たっぷり、じゃばじゃば 半日陰、ほどほど、しっとり 日陰、なし、から 日向、ほどほど、じゃばじゃば 日向、たっぷり、じゃばじゃば 半日陰、やらない、しっとり 日陰、やらない、しっとり 日陰、やらない、から 日陰、ほどほど、から 日陰、やらない、から
A.気象予報士が頻繁に使用する「不安定」という言葉は、予報の不確実性を表すものである。この場合は空模様を見ることで予報を行う必要がある。 分析の検定手法にはいくつかの種類があり、以下が挙げられる。 ・t-検定:平均の検定に用いられ、T分布を使う。 ・F-検定:分散やばらつきの検定に用いられ、F分布を使う。 ・X?検定:カテゴリカルデータの分析に用いられる。 湿度と温度などの変数が互いに影響を及ぼすことを交互作用という。交互作用があるかどうかを判定する際には、交互作用プロットが使用される。このプロットは一元配置分散分析を行い、分散分析表を作成することから始まる。因子が2つの場合は二元配置、因子が複数の場合は多元配置と呼ばれる。これらを用いてF値を計算し、交互作用の有無を判断する。ただし、交互作用を求めない場合でも、最終的にはF値が出てくるため、F-検定を行う際にはF値が重要な指標となる。 実験計画法は、実験回数を減らすための手法であり、直交表を用いることで50回必要な実験を9回で済ませ、同じ結果を得ることができる。 ロバストパラメータ設計は、計測対象の調整可能なパラメータを適切に設定する設計技法である。これにより、外部要因による影響を最小限に抑え、安定性や信頼性の高い設計を実現する。 文久分析の対象とする量として、体重の増加量を想定した。 体重増加に影響する因子として、食事量、運動量、体格の3つの因子を選んだ。 食事量の基準:たくさん食べる・普通・少量食べるor食べない 運動量の基準:多い・普通・少ない 体格の基準:がっしり・普通・痩せ型 ロバストパラメータ設計についてさらに調べた ロバストパラメータ設計は、計測対象の調整可能なパラメータを適切に設定する設計技法の一つである。システムや製品の設計において、外部要因による変動や不確実性に対して影響を最小限に抑え、安定性や信頼性の高い動作を実現するために重要な手法である。 ロバストパラメータ設計は、製品やシステムの性能を向上させるだけでなく、生産工程の変動に対しても耐性を持たせることができるため、多くの工学分野で重要な概念となっている。
A.相関分析は確率変数の直線的な関係の程度の把握を目的としている。散布図はデータの関係を表現するのに多様されるプロットである。論文の図表や講演のスライドにも使われる。22歳平均身長159, 体重52.3、BMI21.0でグラフを作成した。
A. 分散分析について学び、実験計画法を学びました。対照実験を一つずつ行うと時間が足りないため、直交表を活用すると時間の短縮と実験を確実に行えます。 チーメ名は、単位です。司会・進行をしました。メンバーは平尾朱理、大堀颯斗、宍戸智哉です。話し合った内容は、花の収量に関わる因子とその直交表の作成を行いました。 分析対象を花の収量とした。 花の収量に影響する因子として日光、肥料、水を選んだ。 日光の水準として、屋外、明室、暗室を選んだ。 肥料の水準として、大量、中程度、無しを選んだ。 水の水準として、毎日、二日に1回、三日に1回を選んだ。
A.私たちの班名はきゅうりです。 分散分析の多少とする量としてきゅうりを選び、その収量について想定した。 きゅうりの収量に影響する因子として、日光、肥料、水の3つの因子を選んだ。 日光の基準として、日向、半日向、日蔭の3つの水準をえらび、 肥料では たっぷり、ほどほど、やらない 水 じゃぶじゃぶ、しっとり、カラカラの3つの水準を選んだ。
A.講義の再話:分散分析について実験計画法をもとに学んだ。 発表の要旨:直交法L3を具体化して班内で分析解析の対象となる量を議論して計画を立てた 復習の内容:分析解析の対象とする量として、生成物の収量と想定した。 因子として濃度、時間、温度を対象とした。 濃度の水準として90%,50%,40%の3つを選んだ。 時間の水準として30分,20分,10分の3つを選んだ。 温度の水準として30℃,20℃,10℃の3つを選んだ。
A.講義の再話 分散方法も説明をするために例としてトマトの栽培を挙げる。因子を日光、肥料、水やりにすると、日光を日向、半日陰、日陰で分け、肥料を多い、普通、少ないに分け、水を多い、普通、少ないに分けて育てた際の成長の違いを9通りで比較する。このように一つの事象に関して、因子を設定し、その程度を変化させることで変化を見る方法である。 発表の要旨 演題:直交表L3を具体化してみよう グループ名:実験 メンバー:高根澤颯太 川口倖明 大石懐 佐々木渉太 役割:調査 復習の内容 化学実験をテーマに考えた。 分散分析の対象とする量として生成物の収量を想定した。 因子として濃度、時間、温度が設定した。 濃度は0%、10%、20% 温度は25度、45度、65度 時間は25分、45分、65分 で直行表L9を作成した。
A. 直交表を用いた計画表の書き方を学んだ。 家に帰ってから講義資料をもう一度読み直し、講義内容の理解を深めた。
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第百十三条 大学は、教育研究の成果の普及及び活用の促進に資するため、その教育研究活動の状況を公表するものとする。