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.
A.①新QC七つの道具では言語情報を取り扱います。テキストマイニングなどのWebアプリもあります。充電や放電での電池管理では、カットオフ電圧の検知が大切です。カットオフ電圧が0.01V違うと副反応のリスクが急激に増大します。特にADCの制度が低いと危険です。電池の内部抵抗は正極、負極、電解質の過電圧によります。標本標準偏差は、母標準偏差の不偏推定量では無いが、母標準偏差の推定は近似的に標本標準偏差で行うことが多いです。 ②分散の有意差検定をしました。共同制作者は高橋洸哉、熊田有人、鏡翔太、熊谷光起で行いまし
A.
A.
A.一様分布とは、確率論や統計学において、すべての結果が等しい確率で発生する分布のことを指す。簡単に言うと、全ての値が同じ確率で選ばれる状況を表す。 ２０歳女性の体重について分散の有意差検定を行った。 有意差検定について、さらに調べて理解を深めた。
A.①許容限界値を決め、正規分布中の真値が許容限界値の左側(不適合)にあるか、右側にあるか(適合)を判定することで、その商品が不適合かどうかを調べる。 このように品質管理はグラフを用いて製品の管理を行う。 管理図の中にシューハート管理図というものがあり、この図では、管理の限界値などを示すことができる。 ②演題:分散の有意差検定をする 共著者:高橋美羽、高橋可奈子、五十嵐千紘、松本凜、佐藤未歩 自分の役割:8.Resources 20代男性の身長データからPythonでF検定の図をかいた。
A.【講義の再話】 管理図には、シューハート管理図というものがありプロットされた値の変動が主として偶然原因や異常原因のいずれかに起因するのを意図した管理図のことである。また、分散の有意差検定としてF検定を用いて、調べることができる。F検定では、ばらつきによって分散の比を検定し、実験計画法で得られたデータの分散分析に使うことができる。 【発表の要旨】 演題 分散の有意差検定をしよう グループ名 チームバスケ 人物 石川大翔 中野渡椋 飯田悠斗 佐藤共希 岩崎麟太 井上空雅 自分の役割 責任著者
A.
A.①講義の要約 第12回では、生産者リスクや品質管理のための限界値について学びました。生産者リスクとは、実際には合格であるにもかかわらず、不合格と判断してしまうリスクのことです。この管理のためには、許容限界値と管理限界値が用いられます。また、QC 7つ道具の一つとして管理図が紹介されました。 ②発表の要旨 演題：「分散の有意差検定をしよう」 グループ名：マスク 共著者：阿部あかり、田代鈴葉、伊東怜南 私たちは、分散の有意差検定（F検定）を行いました。私の役割ら有意差検定を実施
A.正規分布に由来しない連続分布のなかで有名なものに、一様分布がある。一様分布とは、ある範囲で一定の確率密度関数を持つ分布である。 ある特性についての適合、不適合の判定の境界値を許容限界といい、製品特性の真値が不適合領域にある場合、その製品は不適合であるが、一部の製品が許容限界より上にあるために適合と判定される可能性がある。これを消費者リスクという。これとは逆に、製品特性の真値が適合領域にある適合製品が、一部の不適合製品によって不適合と判定されてしまう可能性を生産者リスクという。 管理には限界があるため、
A.t分布からF分布の説明があった。正規分布の中にはF分布とｔ分布があり、異なる検定方法に使われる。F分布とは標準偏差の有為差検定に用いられ、ｔ分布は平均値の有為差検定に使われる。この場合の有為差検定とは抽出したもの同士のバラつきの差をとったもの。また、QC7つ道具のうちの管理図などの話もあった。 グループ名：モータリゼーション 共著者：小野寺裕己、山本瑞樹、今井皇希、渡邉佳治 20歳男性の身長と体重の分散に有意な差があるかどうか調べた。平均身長が170.2㎝、標準偏差が6.8であり、平均体重は
A.グラフの名前を学んだ。例として挙げられるのはヒストグラム、パレード図、一様分布、また授業で扱ったグラフの名前が何なのかもやった。出た意見としては放物線、正規分布だった。答えとしては正規分布であった。正規分布とは計量管理86ページ、179ページに記載されている。正規分布とはその確率密度関数が式4.21で与えられる確率分布である。 グラフの形としては上に凸のような形になっている。179ページのキーワードとしては許容限界値、消費者リスク、生産者リスク、管理限界値ガードバンドがある。温度計は本当に正しいのかに関
A.①講義の再話 今回の講義では、管理図について学んだ。管理図は、製品の品質を分析・管理するために重要なものであり、品質のばらつきを分析・管理するためのグラフである。また、QC7つ道具の一つである。また、許容限界値についても学んだ。許容限界値とは、決まった範囲から外れた場合、即座に不良品となる、機能上・規格上求められる限界値のことである。 ②発表の要旨 グループワークでは、分散の有意差検定を行った。私たちの班では、20歳、男性、身長170.2cm、標準偏差6.8のデータ用いて分散の有意差検定を行
A.①管理図とは、製造プロセスの安定性と異常を監視するためのツールであることを学んだ。製品の品質を継続して評価・管理するためには必須であることも学んだ。 ②不偏分散と標本分散について調べた。
A. 一様分布と正規分布のグラフを比較し、正規分布の特性（漸近線や変曲点）を理解しました。正規分布の平均点や具体例としての製品特性の不確かさ、許容限界値と管理限界の概念を学びました。消費者リスクと生産者リスクの違いも確認し、有意差検定やX-R管理図の重要性を理解しました。検定と推定の違いや、平均値に対するt検定、標準偏差に対するF分布の利用も学びました。 身長、年齢：21、平均値（男）：168.7、平均値（女）：158.7、標準偏差（男）：6.1、標準偏差（女）：5.6、F=1.004、p=0.498、n
A.①講義の再話 シュハート管理図について学んだ。シュハート管理では管理限界を設けて超えたら過程を止め、管理下限を設けて下がったら過程を見直すという工程があると知った。シュハート管理図はQC7つ道具の一つでとても大切だということもわかった。また、QC7つ道具の一つでパレート図、ヒストグラム、散布図、特性要因図、チェックシート、グラフ、管理図があるという復習をした。QC7つ道具がより印象に残ったのとともに品質管理ではとても大切なんだと感じた。検定と推定の違いでは検定が確率を指定して間違ってるところをみることで
A.①不確かさを考慮した合否判定において、不確かさの利用の例として、不確かさを合否判定の中で考慮する考え方を説明する。測定値は最終的には、なんらかの行動を起こす/起こさない、の二値判断に利用されることが多い。例えば、体温が一定値を超えると投薬する、出荷検査で仕様範囲を超えた製品は不適合品として廃棄するなどがそのような例である。 ある特性についての適合／不適合の判定の境界値を許容限界値と呼ぶことにすると、その特性が許容限界値に近いときには、測定誤差のために誤った判定をする確率が高くなる。例えば、出荷検査におい
A.前回の授業に引き続き、QC7つ道具に関連し、新QC7つ道具について学んだ。「新QC7つ道具」とは、主に言語データをわかりやすく図や表に整理することで、数値化が難しい問題や混沌とした問題を解決するための発想を得る手法である。英語で”New seven tools for QC”や”New 7 QC Tools”と呼ばれるため、「N7」と略される。数値データを扱う「QC7つ道具」は、製造現場で実測したデータを分析するため、主に製造現場だけで活用されてきた。一方、新QC7つ道具（N7）は、言語データを扱うため、
A.今回の講義では、ＱＣ７つ道具の一つである管理図について学ぶ。今回、温泉卵の管理図を例に横軸に時間、縦軸に温度をとり、管理限界値を定め 、その中心線を引き、実際の温度管理についての値を記した。管理図を使うことで品質を保つのに共用される範囲の値を可視化し、品質を管理することができる。また、前回の講義で示した平均値の有意差検定であるt分布に加え、標準偏差の有意差検定あるf分布についても考えた。
A.①一様分布と正規分布について振り返った。許容限界値と管理限界値が大切である。品質管理では狂っているかを判断するが、狂っていないのに狂っていると判断した時は生産者リスク、狂っているのに狂っていないと判断した時は消費者リスクである。有意差検定について、中心線は設計値と言い換えられる。それに対して、上側と下側の管理限界を設定する。管理限界を超えたらアクションを起こして管理していく。 管理図はQC七つ道具のひとつであり、品質のばらつきを分析、管理するためのグラフである。 検定は確率を指定し、推定は範囲を指定す
A. 正規分布とは、確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つである。データが平均の付近に集積するような分布を表す。主な特徴としては平均値と最頻値、中央値が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる。 中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている。たとえば、実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確
A.①講義の再話 本講義では推定と統計的検定について学習した。標本平均と標本分散について、その推定の基本となっている概念 について詳しく理解た。推定値一つで母数の推定とすることを点推定と呼ぶ。一方、ある一 区を母意が存在しそうな範囲として与えることを区間推定と呼び、母集団そのものを推定にかけることがわかった。また、信頼期間と予測期間についても理解した。 ②発表要旨 テーマは分散の有意差検定をしようである。共同出演者は熊坂ゆな、山本佳織、佐藤れなである。役割は調査を行った。有意差検定を行うことによりグラフ
A.?【講義の再話】 生産者リスクとは生産者が不適合品を作ることで損をすることであり、それに対し消費者リスクは消費者が不適合品を購入して損をすることである。また、管理図の一つであるシューハート管理図とは製造工程が統計的管理状態であるかどうかを評価するためのグラフである。 ②【発表の要旨】 男女の身長について調べた。年齢は21歳として有意差検定を行った。男性の身長の平均値は168.7cmであり、女性の身長の平均値は158.7cmであった。そして男性の標準偏差は6.1であり、女性の標準偏差は5.6であった。
A. この講義では、管理図が品質管理において重要な役割を果たす理由について学びました。管理図は、製造プロセスの安定性と異常を監視するためのツールであり、製品の品質を継続的に評価・管理するのに欠かせません。管理図を用いることで、プロセスの変動を視覚的に捉え、異常な変動が発生した場合に早期に対応できます。講義では、管理図の種類や作成方法、活用方法が具体的に説明され、品質管理がこのツールにどのように依存しているかが示されました。 演題：分散、グループ名：犬、共著者名：富永陽紀(概念化)、大石、大木、須田。標本数
A.講義の再話 不確かさを考慮した合否の判定について学んだ。ある特性についての適合/不適合の判定の境界値は許容限界値という。この許容限界値よりも上にあるものは適合と判断される。このような本来不適合品であるはずが適合品とされる確率を消費者リスクという。反対に適合品が不適合とされる確率を生産者リスクという。 発表の要旨 分散の有意差検定について行った。日本人の体重の平均値と標準偏差について有意差検定を行った。標本数を20から100にした結果、ほぼ変化がなかったため、有意差はないと考えられた。 復習の内容
A. 今回の授業では、シュハート管理図について学びましシュハート管理図はQC7つ道具の一種であることも分かりました。シュハート管理図によってデータを分析することによって、プロセスを改善しやすくなります。また前回の授業で学んだQC7つ道具の性質や応用例についてを再び教わることで、QC7つ道具への理解度をさらに深めることができました。 今回のグループワークでは、渡辺亮介、陳東冉、千葉光起、渡部凜玖の四人で行いました。チーム名はすけりょうです。今回のグループワークでは国のデータから20歳男性の身長の平均値と標準
A.①前回に引き続き、QC7つ道具の中で今回は管理図に焦点を当てました。管理図はデータから仕事や生産過程に異常があるかを調べることを目的としています。例えば、部品1つあたりの重量が管理限界と呼ばれる基準の中に入っているかどうかを調べることがあります。 品質管理において、このようなばらつきの管理はとても重要です。ばらつきを検出することで、PCDAサイクルへと関連付けさせ、ばらつきを減らすための対策や対策の効果の確認へと評価することができます。 ②グループ名は「F検定」で、役職は5の調査Investigati
A.充電や放電での電池管理(BMS)では、 カットオフ電圧の検知が大切である。 カットオフ電圧が0.01V違うと、副反応のリスクが急激に増大します。 特に ＡＤＣの精度が低いと危険です。 電池の内部抵抗は、 正極、負極、電解質の 過電圧による。標本標準偏差は、母標準偏差の 不偏推定量ではないが、母標準偏差の推定は、 近似的に標本標準偏差で行うことが多い。 この授業での発表用紙の演題は分散の有意差検定について話し合った。20歳男性の平均身長は170.2である。標準偏差は6.8である。平均体重は57.0である。
A.① 許容限界値とは、その範囲から外れたら即座に不良品となる、機能上・規格上求められる限界値であり、管理限界値とは、製品の品質管理に使われる管理図において、一定の品質を保証するために、各種測定値の平均値やそのばらつきなどが収まるべき上限または下限のことであると分かりました。また、抜取検査によって合格となったが、本来は不合格であったロットを市場に出してしまうような誤りを消費者リスク、抜取検査によって不合格となったが、本来は合格であったロットを処分するような誤り生産者リスクということが分かりました。さらに、F分
A.一様分布とは、値域がある定数関数とも言ってよいだろう。また、何か調査した際に中心極限定理から正規分布として扱えることを知った。また、管理図というものもあり例えば温泉卵を作る際に68℃にお湯を保ち茹で卵を作る。その際に68℃に管理しなければならないが、68℃のところに中心線を引き、その上下に許容限界というものを設ける。それ以上超えたらアウト見たいなものだ。また、検定と推定はよく混合されやすい言葉であるがその本質の意味は異なる。検定とは、確率を指定するものだが、推定とは確率と範囲を推定するものである。また、F
A. シューハート管理図とは正常状態から得られた母平均と母分散をもとにして現在の状態が正常であるか異常であるかを考えるものである。シューハート管理図には異常判定の8ルールがあり、管理限界線を超えた場合、連が出現する場合、傾向が現れる場合、連続して交互に触れる、連続3点中の2点が領域A以上、連続5点中の4点が領域B以上などがある。 演題は「分散の有意義検定をしよう」であり、グループ名はぬであり、グループに属する人は石岡桜、宮原杏奈、高橋美羽、高橋加奈子、松本凛、赤池佳音であった。私は日本人男性20歳の身
A. この講義では標準偏差について学んだ。アプリはSQL、Python、Google sheet、Excelを用いることができる。また分散の有意差検定のF検定について学んだ。F検定はばらつきに違いがあるかどうか、分散の比を検定するものであり、実験計画法で得られたデータの分散分析にも使われている。また、充電や放電での電池管理についても学んだ。カットオフ電圧の検知が大切だということを学んだ。 発表では、平均身長のデータと標準偏差を用いグラフを出力した。20代男性の平均身長は170.2であって、標準偏差6.8で
A.電池管理システム（BMS）においてカットオフ電圧の検知は重要であり、0.01Vの違いでも副反応リスクが増加する。特に、アナログ-デジタル変換器（ADC）の精度が低い場合は危険である。電池の内部抵抗は正極、負極、電解質の過電圧に依存する。一方、F検定はデータのばらつきによる分散の比を検定し、実験計画法による分散分析にも利用される。標本標準偏差は母標準偏差の不偏推定量ではないが、実際には標本標準偏差を用いて母標準偏差を近似することが一般的である。 発表では分散の有意差検定についてまとめた。 分散の有意差検
A.分散でも有意差検定を行うことができた。
A.①一様分布について学びました。これは、パレート図やヒストグラムではありません。一様分布の特徴は、確率論や統計学における確率分布の一つで、全ての結果が等しい確率で発生する分布で、連続型一様分布と離散型一様分布がある点である。パレート図の特徴は、品質管理や改善のためのツールで、棒グラフと累積割合曲線を組み合わせた図で、棒グラフはカテゴリごとの頻度を示し、累積曲線は全体に対する割合を示すことです。そしてヒストグラムは、データの分布を視覚化するためのツールで、連続データを区間（ビン）に分け、それぞれの区間に含まれ
A.①【講義の再話】 一様分布とは、すべての事象が起こる確率が等しく生起する分布である。消費者リスクとは、品質の悪いものが誤って合格されてしまうことを指す。生産者リスクとは、品質の良いものが誤って不合格にされてしまうことを指す。品質を保証するため、許容限界値、管理限界値を定めている。推定とは、平均や分散などの、母集団の特性値を標本のデータから統計学的に推測することである。検定とは、母集団に関する仮説が統計学的に成り立つか否かを、標本のデータを用いて判断することである。 ②【発表の要旨】 「分散の有意差検
A.【講義の再話】 管理図は品質管理における重要なツールである。プロセスの安定性とばらつきを視覚的に確認できる。平均値と上下の管理限界線を設定し、プロセスデータを時系列でプロットする。データ点が管理限界内に収まっている場合、プロセスは安定していると判断できるが、限界を超えた場合は異常が発生している可能性があるため、調査と対策が必要となる。管理図は、製品の品質維持と改善において不可欠な役割を果たしている。 【発表の要旨】 グループワークにおいて、分散の有意差検定について行った。日本人の体重の平均値と標準偏
A.①測定における信頼性は、不確かさとしてあらわされる。測定によって製品の合否判定が下されるが、この判定は不確かさを考慮した上で行われる。ある特性についての適合・不適合の判定の境界値を許容限界値と呼ぶことにすると、その特性が許容限界値に近い時には測定誤差の為に誤った判定をする確率が高くなる。また、本来は不適合品であるにも関わらず、適合と判断される確率は消費者リスクと呼ばれ、本来は適合品であるにも関わらず、不適合品と判断される確率は生産者リスクと呼ばれる。 ②平常演習として、分散の有意差検定を行った。Cola
A.① ② ③20歳の男女それぞれの平均身長とその標準偏差を選んだ。 標本数10では女の不偏分散が3.0、男の不偏分散が9.6だった。 標本数50では女の不偏分散が3.9、男の不偏分散が7.4だった。 標本数100では女の不偏分散が4.5、男の不偏分散が7.2だった。 標本数500では女の不偏分散が4.1、男の不偏分散が6.8だった。 標本数が増えるにつれて、不偏分散が母分散(女が4.2、男が6.8)に近づいていった。 有意差でないと判断されてしまう場合としては、男性の標本に女性の平均身長に近い人が多く選
A.有意差検定の結果は写真の様になった。
A. 品質管理には欠かせない管理図について学んだ．管理図はQC7つ道具のうちの一つである．管理図とは，結果のデータから仕事のやり方に異常があるかを知ることができる図である．部品の一個当たりの重量を管理限界内におさめることなどに活用することが可能になる． 分散の有意差検定をグループワークで行った．google plusによって男性と女性別の有意差検定のグラフを表示した． ある特性についての適合，不適合の判定の境界値を許容限界値を呼ぶことにすると，その特性が許容限界値に近い時には測定誤差のために誤った判定
A.【講義の再話】 製品のある特性における適合、不適合の判定で、不適合であると判定されることを生産者リスクといい、不適合であるにもかかわらず適合であると判定されることを消費者リスクと言います。 【発表の要旨】 演題：分散の有意差検定をしよう グループ名： 共著者名：小室佳菜、北山桃那、小笠原嵩 役割：グラフィカルアブストラクトの作成 Pythonをもちいて分散の有意差検定を行いました。標本数を変えてもあまり変化が見られませんでした。 【復習の内容】 さらに標本数を変えて分散の有意差検
A. 12回目ではシュハート管理図について学んだ。シュハート管理では管理限界を設けて超えたら過程を止め、管理下限を設けて下がったら過程を見直すという工程があると知った。シュハート管理図はQC7つ道具の一つでとても大切だということもわかった。また、QC7つ道具の一つでパレート図、ヒストグラム、散布図、特性要因図、チェックシート、グラフ、管理図があるという復習をした。QC7つ道具がより印象に残ったのとともに品質管理ではとても大切なんだと感じた。検定と推定の違いでは検定が確率を指定して間違ってるところをみることで、
A.①第12回目の講義では管理図について学びました。充電や放電での電池管理(BMS)では、 カットオフ電圧の検知が大切です。 カットオフ電圧が0.01V違うと、副反応のリスクが急激に増大します。 特に ＡＤＣの精度が低いと危険です。 電池の内部抵抗は、 正極、負極、電解質の 過電圧によります。F検定は、ばらつきに違いがあるかどうか、分散の比を検定します 。F検定は、 実験計画法で得られたデータの分散分析にも使います 。 ②私たちの班は日本人20歳を選びました。 ③調べた結果、管理図は、プロセスや製品の品
A.
A. 管理図は品質管理やプロセス改善において非常に重要なツールである。プロセスの安定性を監視し、異常を早期に発見するために広く利用されています。定期的にシューハート管理図を作成し、データを分析することで、プロセスの改善に役立てることができる。 構成要素は4つがある 先ずはデータポイント、実際に測定されたデータ値をプロットする。図の中央線データポイントの平均値を示す。そして、管理上限は許容される変動の上限を示す線。通常、平均値に標準偏差の3倍を加えた値である。管理下限は許容される変動の下限を示す線。通常、平
A.①第12回目の授業では、まず許容限界値について詳しく学んだ。許容限界値とは、簡単に言えばその範囲から外れたら即座に不良品となる、機能上・規格上求められる限界値である。また、シュハート管理図についても学んだ。これは、統計的品質管理では、個別/移動範囲管理図は、合理的なサブグループを使用することが実際的ではないビジネスまたは産業プロセスからの変数データを監視するために使用される管理図の一種である。 ②グループワークでは、分散の有意差検定を行った。有意差検定とは、比較対象とするデータの差異が偶然生じたものか、
A.一様分布とは、ある区間における全ての事象の起こる確率が等しく生起する分布のことで、正規分布(ガウス分布)とは、平均値・最頻値・中央値が一致し、それを軸として左右対称となっている確率分布だということを再認識した。消費者リスクとは、抜取検査によって合格となったが、本来は不合格であったロットを市場に出してしまうような誤りのことで、生産者リスクとは、抜き取り検査によって不合格となったが、本来は合格であったロットを処分するような誤りのことをいうと知った。QC7つ道具とは、統計データのような、数値によって、品質管理を
A.第12回の講義では、不確かさを考慮した合否判定について学びました。ある特性についての適合/不適合の判定の境界値を許容限界値と呼ぶと、測定値はμのまわりで分布を持っており、一部が許容限界値よりも上にあるために適合と判断されることがわかりました。このような本来不適合品であるはずが適合品とされる確率を消費者リスクと呼ばれ、反対に適合品が不適合とされる確率を生産者リスクとよぶことも理解しました。 授業時間内の発表では、母分散の有意差検定についてPythonでグラフを作成しグラフィカルアブストラクトにまとめました
A. 世の中のほとんどの分布は正規分布と近似して良いということになっている。ある特性についての適正と不適正の判定の境界値を許容限界値とすると、特性が許容限界値に近いと測定誤差が大きくなる。また、許容限界値の内側に管理限界値を拡張不確かさUだけずらして設定し、これの内側で合格、外側で不合格という考えが社会一般的である。管理限界値と許容限界値はQC道具のうちのひとつである管理図に用いられる。 標本数を5000にしたときの日本人の体重のグラフをアブストラクトの記入した。一番下のグラフより、男性より女性の方が分散
A.QC7つの道具のうち3つのパレート図を書いた。Pythonでシュミレートしてかいた。中央値は52.5と、64.8であった。
A. 合否判定の図がある。中心極限定理、許容限界値、許容限界値の内側は管理限界値である。 消費者リスクと生産者リスクが考えられる。 温度が、27.1°Cだった、25.6-真値=誤差で求められる。 無作為二重盲検法 プラセボ試験 有意義差検定 管理図 で求められる。 シックスシグマの管理手法について学んだ。DMAICの管理内容は定義、データ収集、分析、改善、管理である。定義では、特性要因図とパレード図、データ収集ではチェックシート、分析では、ヒストグラムと相関分析・回帰分析、改善では
A. 授業の始めに、一様分布のグラフについての復習をしました。次に、正規分布のグラフについてと放物線との違いについて復習しました。見分ける方法として、漸近線があるかどうか、変曲点がいくつあるか（正規分布は上に凸、下に凸の変曲点が複数ある）があるということを学びました。正規分布のグラフの真ん中の線は平均点と呼ぶことを学びました。正規分布のグラフを仮定してよい具体例として、不確かさを考慮した合否判定の製品特性の真値が不適合領域にある場合があげられました。 ここで、キーワードとして、許容限界値（ある特性について
A. 本授業では、不確かさを考慮した合否判定について取り扱い、学んだ。ここで出てきた単語として許容限界値と管理限界値が挙げられる。許容限界値とはある特性についての適合・不適合の判定の境界値であり、管理限界値とは許容限界値の内側に、拡張不確かさUだけずらした値である。 今回のグループワークでは、分散の有意差検定を班で協力して行った。データとして男性、20歳、170.2 cm、標準偏差6.8を選んだ。Google Coraboratryを活用して有意差検定を行った。標本数は、100と5の2パターンで有意差検定
A.①品質管理では数学の確率・統計が使用される。そのため、様々な管理図を使用して分析を行う。これらの管理図をQC7つ道具という。これらのQC7つ道具は「工場の仕組み」149ページで確認することができる。今まで学んだようなデータをグラフに示す方法や、要因・相関分析をする方法、ばらつきを管理するものがある。これらは測定値の信頼性を分析するものであり、反復や繰り返しによって測定をすることで求めることができる。求めた管理図から品質改善活動を行うことができる。 ②演題：20歳女性の体重 グループ名：パイソン メン
A.測定の不確かさを考慮すると、許容限界値の内側に、不確かさＵだけずらした管理限界値を設け、この値の内側で合格、不合格とする考え方がある。正規分布の母平均にはｔ検定を使うのに対して母標準偏差にはＦ分布を使う。またｔ分布は平均値の有意差検定を行い、ｆ分布は標準偏差の有意差検定を行う。 標本数を変えてＦ分布がどのように変化するのかを紹介した。 不偏分散は標本分散を母分散に等しくなるようにしたものであるため、標本の数を変えたところで関係は等しいままである。
A.
A.①不確かさを考慮した合否判定について学びました。ある特性についての適合か不適合かの境界値を許容限界値と呼びます。その許容限界値に特性が近いときは、測定誤差のために誤った判定をしやすくなります。これにより、本来は適合品であるにも関わらず不適合と判断される確率を生産者リスクと呼びます。また逆に、本来は不適合品であるにも関わらず適合品と判断される確率を消費者リスクといいます。 ②「分散の有意差検定について」私は調査を担当しました。 日本人の女性20歳の身長データを用いてPythonで標準偏差を求めました。標
A.
A.1.一様分布とは、すべての事象が起こる確率が等しく生起する分布である。消費者リスクとは、品質の悪いものが誤って合格されてしまうことを指す。生産者リスクとは、品質の良いものが誤って不合格にされてしまうことを指す。品質を保証するため、許容限界値、管理限界値を定めている。推定とは、平均や分散などの、母集団の特性値を標本のデータから統計学的に推測することである。検定とは、母集団に関する仮説が統計学的に成り立つか否かを、標本のデータを用いて判断することである。 2. 私たちのグループでは、分散の有意差検定としてF
A. 分かりやすく情報を精査し表現する方法にはさまざまな種類があり、一様分布やヒストグラム、パレート図などがある。その中には統計に関わるものが多く絶対にこうなるといった確信のある情報を提供することは難しい。このようなことから消費者や生産者にはそれぞれの統計によるリスクを抱えることになる。消費者リスクとして挙げられるのは、本来は不適合品であるのにもかかわらず適合と判定されてしまう確率を抱えていることである。それに対し生産者が抱えるリスクは、本来は適合品であるのにもかかわらず不適合品と判定されてしまう確率があると
A.①講義の再話 講義では、管理図について学びました。管理図とは、製造現場における管理図とは、製品の品質を分析・管理するためのグラフです。品質のバラつきを可視化し、製造工程の安定度を確認することができます。目標となる品質レベルと実際に生産された製品の品質レベルに差が生じていないか、生じているならどの程度の差なのかを調査・管理することは、業務改善や収益率アップに欠かせません。この品質管理に役立つツールのひとつが管理図です。 ②発表の要旨 演題「分散の有意差検定をしよう」 グループ名：python
A. 管理図とは、「連続したサンプルから計算した統計量の値を特定の順序で打点し、その値によって工程の管理を進め、変動を低減し、維持管理するための管理限界を含んだ図」と定義されている。よく用いられる管理図にX ?-R管理図がある。これは、工程で定期的にn個の標本のデータをとり、群の平均値X ?と範囲Rの組み合わせで作成される。また、二つの母集団の分散に有意な差があるか調べる方法として、Ｆ検定がある。 演題は「分散の有意差を検定しよう」、グループ名は「モータリゼーション」、共著者は今井皇希、渡邉佳治、山本瑞希
A.F検定はばらつきに違いがあるかどうか分散の比を表す。F検定には実験計画法で得られてデータの分散分析にも使われる。発表の要旨では、Ｆ検定の図について知らべ値を変えた。復習では、値を変えてグラフを調べたが値を変えてもグラフに変化がなかった。
A. 管理図は品質管理における重要なツールである。プロセスの安定性とばらつきを視覚的に確認できる。許容限界値を決め、正規分布中の真値が許容限界値の左側(不適合)にあるか、右側にあるか(適合)を判定することで、その商品が不適合かどうかを調べる。品質管理はグラフを用いて行うことで、一目見ただけで、商品の適合品か不適合品かどうかを調べることができる。 共著者:高橋美羽、高橋可奈子、五十嵐千紘、赤池佳音、佐藤未歩 20代男性の身長データからPythonでF検定の図をかいた。 平均身長は170.2cm、標準
A.①講義の再話 計量管理の基礎と応用の178ページに、許容限界値という言葉があります。これは、ある特性についての適合/不適合の判定の境界値のことです。その特性が許容限界値に近いときには、測定誤差のために誤った判定をする確率が高くなります。 管理図は、QC7つ道具のうちの1つです。 工場のしくみ149ページに説明が書いてあります。目的は、結果のデータから仕事のやり方に異常があるかを知ることです。 ②発表の要旨 pythonコードをコピペしてメンバー全員に共有しました。標本数を変えてみましたが、母分散
A.①生産者リスクと消費者リスクについて学んだ。不適合品を作ることが生産者リスクであり、不適合品を購入して買った人が損をするのが消費者リスクである。 また、シューハート管理図について学び、管理限界値を設けて、その内側と外側で合否を決めることを知った。 検定と推定のちがいについて、検定は確率を指定するが、推定は確率と範囲を指定すると学んだ。標準偏差の検定に使う分布をF分布という。世の中のグラフはとりあえず正規分布として近似して良い。 ②グループワークでは、分散の有意差検定を行った。メンバーは鈴木颯斗、大藤
A.
A. 一様分布は長方形のような概形になり、正規分布は変曲点が存在するため放物線とは言えない。正規分布の中にはF分布とｔ分布があり、異なる検定方法に使われる。Ｆ分布とは標準偏差の有為差検定に用いられ、ｔ分布は平均値の有為差検定に使われる。ここでいう有為差検定とは抽出したもの同士のバラつきの差をとったもので、母集団とどれだけ離れているかよりも抽出したものが一緒の方が大事である。 ワークショップでは分布の有意差検定をpythonで行った。共同著者は大木柊人、大石晴喜、富永陽紀、であった。Pythonを用いてF分
A.[講義の再話] 真値が不適合品であるのに、一部適合品であると判断されてしまう確率を消費者リスクといい、逆に、真値が適合品であるのに一部不適合品と判断されてしまう確率を生産者リスクという。許容限界値が真値に近いほどそのリスクが上がる。また、新たなQC7つ道具として管理グラフが挙げられ、母平均、母標準偏差が用いられている。平均値の有意差検定にはｔ検定、標準偏差の有意差検定にはＦ検定が使われる。 [発表の要旨] 演題：分散の有意差検定をしよう グループ名：なし 共著作者：高橋可奈子、高橋美羽、五十嵐千
A.①講義の再話 今回の講義では、管理図について学んだ。管理図は、製造プロセスの安定性と異常を監視するためのツールであり、製品の品質を継続的に評価・管理するためには必須である。管理図を用いると、プロセスの変動を視覚的に捉え、異常な変動が発生したときに早期に適切な対応をすることができる。 ②発表要旨 発表内容は「分散の有意差検定をしよう」であった。私たちのグループでは、10歳男性について求めた。Pythonコードによりグラフを書いた。10歳男性の平均身長は138.1cmである。標準偏差は7.5である。
A.① 第12回講義では管理図と検定についての学びました。管理図では、シューハート管理図を使用します。この管理図は、プロットされたデータの変動が主に「自然変動」や「異常変動」に起因するかを判断するためのものです。これにより、プロセスの安定性を監視し、品質の管理が行えます。またF検定についても学びました。F検定は、分散の有意差を検定する方法で、複数のグループ間のばらつきを比較し、実験計画法で得られたデータの分散分析に利用されます。この検定により、異なる条件や処理がデータに与える影響を評価することができます。さら
A.第12回の授業では、許容限界値について学びました。許容限界値とは、ある特性の適合/不適合の判定の境界値を言います。特性が許容限界値に近い時には、真値が不適合であっても、その周りで形成される分布の一部が適合と判断されることがあります。本来は不適合品であるにも関わらす適合と判断される確率を消費者リスクと呼びます。逆に、真値が適合であるが、その周りで形成される分布の一部が不適合と判断される場合もあります。本来は適合品であるにも関わらず不適合と判断される確率を生産者リスクと呼びます。そのため、許容限界値の内側に拡
A.
A.品質管理には、管理図から始まるのである。これには、管理図が何であるかということがはなしされていた。これは、生産管理において、品質や生産工程が安定的な状況で管理されている状態なのである。これを図式化することが管理図である。つまり、生産管理を行う際にこれを作成することが必要である。これを設計して、調節し、再設計しなおすというのが品質管理は管理図に始まり、管理図に終わるということらしい。 グループワークでは、20歳の日本人の身長の平均値と標準偏差を選び、ソースコードへと男性身長の平均値と標準偏差そして、女性の
A.①管理図とは工程が正常状態なのか異常状態なのかを判断するために用いられる手法である。その中でも最もシンプルで全ての管理図の基本となるシューハート管理図は非常に重要なので覚えておいた方が良いと思う。シューハート管理図では正常状態から得られた母平均と母分散をもとに現在の状態が正常であるか異常であるか考えられます。この時管理図の中心線をCL、ギリギリ超えてはいけない上の限界線をUCL、下の限界線をLCLと呼ぶ。 ②私たちは男性年20~29平均171.5cm標準偏差 6.7母数2342標本数134で設定する。
A.生産者リスクと消費者リスクの話を聞いた。不適合品を作ることが生産者リスク。不適合品を購入することを消費者リスクという。価値ある人材とは有意差検定ができる人材。平均値の有意差検定はt分布、標準偏差の有意差検定はF分布。 26歳～29歳の男子と女子の身長についてのグラフを描いた。男子の平均身長は171.5cm、標準偏差は6.7、女子の平均身長は157.9cm、標準偏差は5.8であった。colabで表示した図は母数を2342、標本数を134で求めた。標本数を多くすることで分散の変動値が小さくなり、不変分散に値
A.【講義の再話】 この講義では、品質管理で重要になる、管理図について学んだ。管理図とは前回の講義で学んだ、QC7つ道具の１つであり、品質管理は管理図で始まり管理図に終わる。管理図の例として、シューハート管理図やX-R管理図などがある。シューハート管理図は、統計的品質管理において、個別管理図/移動範囲管理図は、合理的なサブグループを使用することが実用的ではないビジネスまたは産業プロセスからの変数データを監視するために使用される管理図の一種である。X-R管理図は、工程の状態について最も多くの情報が得られる管理
A. 製造現場では、製品の製造工程や品質に関わるさまざまなデータ（数値データ）を収集することができる。集めたデータは、そのままの状態だと、どの部分にどんな問題があるのかよくわからない。解決すべき問題の要因を特定するには、データを項目に分けて整理するなど、データの相関関係を分析する必要がある。こうした各種データの整理や関係性の分析に役立つ代表的な手法が、「QC7つ道具」である。 QC7つ道具とは、下記の手法のことである。 パレート図、特性要因図、グラフ、ヒストグラム、散布図、管理図、チェックシート チー
A.①講義の再話 品質管理における管理図の重要性を強調する。管理図は、製品やプロセスの品質を継続的に監視し、改善するための基本的なツールである。管理図を使用することで、異常を早期に発見し、適切な対策を講じることができる。例えば、シューハート管理図やX-R管理図は、製品のばらつきを視覚的に捉え、管理限界を設定して異常を検出する。管理図の活用は、品質管理の基本であり、プロセスの安定性を維持するための重要な手法である。 ②発表の要旨 品質管理において、管理図はプロセスのばらつきを監視し、異常を検出するための基
<!-- 課題 課題 課題 -->
<li>
<a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/WebClass/WebClassEssayQuestionAnswer.asp?id=319'>
<q><cite>
</q></cite>
</a>.
<a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Syllabus.asp?nSyllabusID='>
<a/a>・
<a href='https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID='>
</a>
</li>
<!-- 課題 課題 課題 -->
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。
