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。
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A.①シックスシグマの管理手法でばらつきをなくしました。DMAICにはQC七つの道具も登場します。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ます。イギリスの学者のゴルトンは親と子供の身長を分析し非正常的に身長が大きい子供と小さい子供の身長は全人口の平均身長に回帰する傾向があることを見つけました。信頼区間は回帰直線の信頼区間です。予測区間は予測点の信頼区間です。範囲を決めるのは推定、あるグラフの中で回帰線がある範囲に入れば回帰区間の信頼区間です。反対に素データにおける全ての点がある範囲の中に全部入っ
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A.信頼区間とは、母平均がある確率で入る区間のことである。散布図の単回帰でいえば、回帰直線の太さ。 信頼区間に対して予測区間は、その外側の線である。
A.相関分析は、2つの要因となる事象の変数間の関係性を評価する。回帰分析は、1つの要因が他の事象にどのように影響するかを予測し、評価する。 Pythonのコードをコピペし、グラフを表示した。 相関分析、回帰分析における実際の例を調査した。
A.①予想分析には、区間推定、信頼区間、予想区間等が関係している。 範囲を決めるのが推定で、はいかいいえで答えれるようなものは検定である。 また、回帰分析では信頼区間と回帰線の関係から、 ある値がグラフの範囲の中で回帰線がある範囲内に入れば、回帰区間の信頼区間となり、 反対に、素データにおける全ての点が、ある範囲の中に全部入れば、予想区間の信頼区間となる。 というように、信頼区間は使い分けされる。 ②演題:最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求める 共著者:宮原杏奈、石岡桜、松本凜、高橋美
A.【講義の再話】 シックスシグマと呼ばれる管理手法があり、DMTICというDefine,Mesure,Analyze,Improve,Controlの５つで品質管理を行っている。また、相関分析では確率変数の直線的な関係を調べることができ、散布図ではデータの関係を表すことができる。回帰分析では、最小二乗法を用いて、予測分析を行うことができる。また、散布図からデータをグラフ化することができ、特に変化させた値と測定結果の関係がわかり易く、相関を調べやすいのが特徴である。 【発表の要旨】 演題 最小二
A.相関と相関係数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する。今回は、最小二乗法がある、これは信頼区間と回帰直線予測区間などあり見てわかる通り難しいものであり私には理解ができない知識にもならないという内容ではあったが、授業時間外の学習を通して学ぶ努力をした。 グループワークにおいては、男20歳の身長の平均値、標準偏差、BMIの平均値、標準偏差を調べて、この母集団を変えた時にどうなったのかを調べた。結果として、母数が増えることによって、標準偏差が０にちかずいているという結果が得られたことから母
A.①講義の要約 第13回では、推定の考え方、区間推定、相関係数、回帰分析の信頼区間と予測区間について学びました。区間推定は、母集団の分布が正規分布と仮定できる場合に、標本データから母平均などの推定量を1つの値ではなく、区間で推定する方法です。信頼区間と予測区間の違いも重要です。 ②発表の要旨 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：??? 共著者：阿部あかり、田代鈴葉、伊東怜南 私たちは、20歳女性を対象に最小二乗法を用いて直線の信頼区間と予測区
A.検定とは得られたものが偶然かどうかを調べるための手段である。 ある一定の区間を母平均が存在しそうな範囲として与えることを区間推定と呼ぶ。母集団から標本を抽出し、標本平均・標本標準偏差を求める。母平均が標本平均±標本標準偏差の間に95％存在するとき、その区間を95％信頼区間と呼ぶ。 回帰分析とは、複数の変数間の関係を数学的関数の形で与えることを目的とする分析である。最小二乗法によって回帰式を求める。 グループワークでは、Pythonを用いて身長と体重の関係について、最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間
A.予想分析には、区間推定、信頼区間、予想区間等が関係している。 範囲を決めるのが推定と言い、YESかNOで答えれるようなものは検定という。区間推定とは、母集団のパラメータについて、ある程度の信頼度の存在下で推定する範囲（区間）を求める統計的手法である。また回帰分析の信頼区間と予測区間は混同しやすいので注意が必要。 グループ名：モータリゼーション 共著者：山本瑞貴、今井皇希、渡辺亮介、陳東冉、小野寺裕己、 渡部凜玖、千葉光起、渡邉佳治 グループワークでは国のデータから24男性の体重と身長のそれぞ
A.母数の推定は標本を用いて行われる。例えば、標本平均や標本分散のように、標本の関数として表現した未知用数の推定式を推定量と呼ぶ。また。得られた標本の値を推定量に代入して得られる特定の値を推定値という。推定値一つで日数の推定とすることを点推定と呼ぶ。一方。ある一定の区間を母数が存在しそうな範囲として与えることを区間推定という。標本の平均もばらつきも異なるデータ群の相関の強さを比較する目的には、以下に定義する（標本）相関係数がよく用いられる。 25歳の身長体重BMI 標本数は20と標本数200のときのグ
A.①講義の再話 今回の講義では、区間推定、回帰分析について学んだ。区間推定とは、母集団の従う分布が正規分布であると仮定できるときに、標本から得られた値を使ってある区間でもって母平均などの母数を推定する方法である。このときの区間のことを信頼区間という。また、回帰分析とは、ある結果に、関連する要因がどのくらい影響を与えているか、その因果関係を関数の形で明らかにする分析のことである。 ②発表の要旨 グループワークでは、最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めた。私たちの班では、25歳、男性、身長1
A.①回帰分析とは、複数の変数間の関係を数学的な関数の形で与えることを目的とする分析のことを示すということを学んだ。また、予測区間は回帰式の予測値の精度を得るために使用するということを学んだ。 ②最小二乗法について調べた。
A. 一様分布と正規分布のグラフを比較し、正規分布の特性や平均点を理解しました。製品特性の不確かさや許容限界値、管理限界について学び、消費者リスクと生産者リスクの違いも確認しました。有意差検定やX-R管理図の重要性を理解し、検定と推定の違い、平均値に対するt検定、標準偏差に対するF分布の利用方法を学びました。 最小二乗法では、直線の回帰分析を通じて直線の係数を推定します。信頼区間は推定された回帰直線のパラメータの区間を示し、予測区間は新しいデータポイントの予測値の区間を示します。信頼区間は回帰直線の各パラ
A.①講義の再話 検定の種類について再び学んだ。今回紹介された検定法はt検定とf検定があり、t検定は平均の有意義判定のため、f検定はばらつきの大きさを判定するために行われていることが分かった。また回帰分析についても学んだ。回帰式が入っている範囲を信用区間と呼び、データが入っている区間を予測区間と呼ばれることが分かった。 ②発表の要旨 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 グループ名とグループに属した人は写真のデータが残っておらずわからなかった。 役割:データ収集・整理 グループワ
A.①母平均は「母集団全体」での平均である。それに対して、標本平均は「母集団から抽出した一部」の平均である。 t分布とは、連続確率分布の一つであり、正規分布する母集団の平均と分散が未知で標本サイズが小さい場合に平均を推定する問題に利用される。また、2つの平均値の差の統計的有意性を検討するt検定で利用される。 区間推定は、母集団の従う分布が正規分布であると仮定できるときに、標本から得られた値を使ってある区間でもって母平均などの母数を推定する方法です。 相関係数とは、2つのデータまたは確率変数の間にある線形
A.今回の授業は前回の授業に引き続き、6σ(シックス・シグマ)とDMAIC手法について学んだ。6σとは、業務オペレーション品質管理手法や経営改善方法論の一つであり、統計分析手法や品質管理手法を体系的に使用して、製品製造やサービス提供に関連するプロセス上の欠陥を識別・排除することにより、不良率の引き下げや顧客満足度を改善していくものである。また、DMAIC手法とは、5つのフェーズで課題を解決、プランを作成している。 ５つのフェーズとはDefine（定義）、Maesure（測定）、Analyze(分析)、Impr
A.品質管理における検定とは、結果が偶然によるものかどうかを確かめることである。例えば、コインの裏表を確実に当てられるという能力が偶然かどうかを確認するためにその確率を検定するために利用されるグラフを正規分布と呼ぶ。この正規分布を利用することで、その仮説が偶然によるものであるという確率が明確に分かる。f分布による検定に用いる値として、母標準偏差と標本標準偏差があり、どちらかの値を使うかによって計算方法に違いがでる。
A.①t分布は有意差検定を行うのに使い、f分布はバラツキがどちらが大きいか判定するのに使う。 母集団から5人の標本集団を取りつくるものはt分布である。区間推定とは、母集団のパラメータ（例えば平均や割合）について、ある信頼度のもとで推定する範囲（区間）を求める統計的手法である。回帰分析の信頼区間と間違えやすいものは予測区間である。 ②演題:最小二乗法で直線の信頼区間と予想区間を求めよう、グループ名:???、グループに属した人:阿部あかり、田代鈴葉、伊東怜南、20さい女性について調べた。身長は人数が14、平均
A. 回帰分析とは、回帰により分析することである。 「回帰」という用語は、英語の「regression」からの翻訳であるが、元々は生物学的現象を表すために19世紀にフランシス・ゴルトンによって造られた。ゴルトンは、背の高い祖先の子孫の身長が必ずしも遺伝せず、先祖返りのように平均値に戻っていく、すなわち「逆戻り、後戻り（=regression）」する傾向があることを発見した。これを「平均への回帰」という。ゴルトンはこの事象を分析するために「線形回帰（英: linear regression）」を発明した。ゴ
A.①講義の再話 本講義では回帰分析について学習した。回帰分析は、複数の変数間の関係を数学的関数の形で与えることを目的とする分析である。しかし、相関分析 が二つの変数の直線的な関係の強さを求めるために行うのに対して、回帰分析はある変数から 別の変数を予測・推定するために行うという違いがあることがわかった。ここで相関分析とは、２つのデータの関係性の強さを表す指標（相関係数）を計算し、数値化する分析手法であることも理解した。 ②発表要旨 テーマは最小二乗法を活用するである。 共同出演者は熊坂ゆな、山本佳織
A.?【講義の再話】 t検定とは統計的な手法であり、2つのデータの平均値の差が偶然なのか、それとも統計的に有意な差があるのかを判断するために使用する検定方法である。F検定とは2つの母集団に対してその母分散を比較する統計的手法である。f検定には等分散性の検定と分散分析の2つがある。 ②【発表の要旨】 21歳女性を例にして信頼区間と予測区間を求めた。女性の身長の平均値は158.4、標準偏差は4.5であった。また、BMIの平均値の標準偏差は2.9であった。信頼区間と予測区間の意味の違いとして、信頼区間は母集
A. この講義では、予測解析の基本手法である相関分析と回帰分析について学びました。相関分析は、2つの変数間の関係性を評価する手法であり、変数間の連動性を示す相関係数を計算します。回帰分析は、1つの変数が他の変数にどのように影響するかをモデル化し、予測を行うための方法です。講義では、これらの分析手法がどのようにデータのトレンドを把握し、将来の動向を予測するのに役立つかが具体的な事例とともに説明されました。 演題：信頼区間、グループ名：犬、共著者名：富永陽紀(概念化)、大石、大木、須田。信頼区間は、母集団のパ
A.講義の再話 回帰分析について学んだ。回帰分析は、複数の変数間の関係を数学的関数の形で与えることを目的とする分析のことを指す。作成した散布図に相関線を引くことで、回帰分析の信頼区間内と予測区間を比較できる。この予測区間は回帰式の予測値の精度を得るために使用する。これによって予測値の範囲の程度を把握することができる。 発表の要旨 信頼区間と予測区間の意味を調べた。信頼区間はデータそのものの範囲で、予測区間はデータがどの位置にプロットされるかという確率であることが分かった。似ている意味なので間違えると重大
A. 今回の授業では、検定の種類について再び学びました。今回紹介された検定法はt検定とf検定があり、t検定は平均の有意義判定のため、f検定はばらつきの大きさを判定するために行われていることが分かりました。また回帰分析についても学びました。回帰式が入っている範囲を信用区間と呼び、データが入っている区間を予測区間と呼ばれることが分かりました。 今回のグループワークでは、山本瑞貴、今井皇希、渡辺亮介、陳東冉、小野寺裕己、渡部凜玖、千葉光起、渡邉佳治の七人で行いました。グループ名はモータリゼーションです。グループ
A.①シックスシグマとは、品質のばらつきを論理的に管理する仕組みであり、「消費者に質の高い、画一的な製品やサービスを提供しよう」という考え方のもと誕生しました。シックスシグマではDMAICという流れが決められています。Define(定義)、Measure(データ収集)、Analyze(分析)、Improve(改善)、Control(管理)の略となっています。 それぞれにQC7つ道具として出てきた手法が当てはまり、初心者や一般人にも馴染みやすい管理内容だと言えます。 ②グループ名は決めていませんでしたが、役
A.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。 QC7つ道具である。 論文の図表や、 講演のスライドにも使われる。散布図 は、 データ （実験結果）をグラフ化するのに、よく使われる。 変化させた値と、測定結果の値の関係がわかりやすく、 相関を調べることができる。信頼区間は、回帰直線の信頼区間である。 予測区間は、予測点の信頼区間である。 この授業での発表用紙の演題は24歳の男性の身長と第十のデータから標準偏差を調べた。24歳の男性の平均身長は172.7㎝であった。また、標準偏差は3
A.① 区間推定とはある一定の区間を母数が存在しそうな区間を母数が存在しそうな範囲として与えることであると分かりました。また、標本標準偏差はn-1でわり、母標準偏差はnでわることが分かりました。標本相関係数とは、共分散を2つの量の標本標準偏差の積で除した値のことで、-1から1の間の値をとることが分かりました。 ②演習では、Pythonのコードをコピペし、グラフを表示することができました。標本数を多くすると、グラフ内の点の数が多くなり、標本数を少なくすると点の数は少なくなることが確認出来ました。 ③
A.検定とは、それが偶然か否かを確かめるものである。t検定は平均値の有意差検定であり、F検定は分散の有意差検定である。親の身長が高ければ子の身長が高いか、それは相関で分かる。相関には正の相関・不の相関・相関がない、の3種類がある。その分散を直線に回帰する方法がある。それが回帰分析である。そこでは最小二乗法が用いられる。分散した一つ一つのデータから回帰する直線との距離が最少になるようにそれぞれ定めていく。y=αx+βと表され、αとβを決定する方法である。
A. カットオフ電圧は電池の放電などにより放電、充電の打ち切り条件となる電圧のことを指す。充電や放電での電池管理ではこのカットオフ電圧の検知が重要となる。また、F検定という検定方法があり、ばらつきに違いがあるかどうか、分散の比を検定する。F検定は実験計画法で得られたデータのデータの分散分析にも用いられる。 演題は「最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めよう」であり、グループ名は品質管理であり、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、五十嵐千尋であった。私は日本
A. この講義では、シックスシグマとDMAICについて学んだ。フェーズには定義、測定、解析、改善があり、定義の内容は問題点、目標値、管理の理由を定義する従属変数yであり、測定の内容は、説明変数xyとxに関して測定データを記録すること、解析の内容はyとxの関係を分析すること、改善の内容はyを最良にするxを見つける改善プランを立てること、管理の内容は、改善プランを計画的に管理することである。 発表では、最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めた。20歳の男性の身長とBMIのデータを用いて平均値と標準偏差を比
A.DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）は、プロセス改善の手法で、ばらつきを排除することが目的。各フェーズでは、問題点の定義、データの測定・記録、yとxの関係の分析、改善プランの策定、実施管理が行われる。QC7つ道具、特性要因図やヒストグラム、散布図などが活用され、相関分析により変数の関係を把握。散布図はデータの関連性を視覚化し、非正常的なデータの傾向（例：ゴルトンによる親子の身長分析）を理解するのに役立つ。 発表では、男性の平均身長とBMIにつ
A.信頼区間と予測区間の違いについて分かった。 予測区間が思ったよりも広かった。
A.①相関係数、区間推定、統計的な検定推定について学びました。相関係数とは、２つの変数間の線形関係の強さと方向を測る指標で、値は -1 から +1 の範囲で、+1 は完全な正の相関、-1 は完全な負の相関、0 は相関がないことを示す。区間推定とは、母集団のパラメータ（平均、割合など）について、点推定値とその信頼区間を用いて推定する方法で、信頼区間は、推定されたパラメータが含まれる可能性のある範囲を一定の信頼水準（例えば95%）で示すことである。統計的な検定推定とは、ある仮説（帰無仮説）を検証し、データに基づい
A.①【講義の再話】 危険率とは、仮説が真であるのに、誤りとして棄却してしまう確率のことである。区間推定とは、標本から母数が含まれるであろう区間を推定することである。信頼区間とは、母集団の真の値が含まれることが信頼できる数値に範囲である。相関係数とは、データ間の強さを示す。縦軸が従属変数、横軸が説明変数である。回帰分析とは、ある結果に、関連する要因がどれくらい影響を与えているか分析することである。代表的なものとして最小二乗法がある。 ②【発表の要旨】 「最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めよう」グ
A.【講義の再話】 6σとDMAICは、品質管理とプロセス改善のための重要な手法である。DMAICは、Define（定義）、Measure（測定）、Analyze（分析）、Improve（改善）、Control（管理）の5つから成り、それぞれの段階で適切なツールを使用する。特性要因図やパレート図で問題を定義し、チェックシートでデータを収集し、ヒストグラムや散布図で分析する。Improve（改善）では実験計画法や統計的検定を使い、Control（管理）では管理図を用いてプロセスの安定性を確保する。これにより、
A.①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行われる。また、散布図は、データの関係を表現するのに多用されるプロットであり、QC七つ道具の一つでもある。散布図を利用する分析に、回帰分析というものがある。回帰分析は、複数の変数間の関係を数学的関数の形で与えることを目的とする分析である。散布図は相関を調べるのに適しており、使用されることが多い。 ②平常演習として、最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めた。Colabにアクセスし、Pythonコードから信頼区間をとった。今回は、２１歳女性の身
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A.最小二乗法を用いて、標本数が20のときと100のときの信頼区間と予測区間について求め、比較した。結果は、標本数が20から100に変化すると、予測区間が大きくなり、また信頼区間が狭くなることが分かった。
A. 相関分析と回帰分析などの予測解析について学んだ．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する．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．QC7つ道具の一つである．論文の図表や， 講演のスライドにも使われる．予測分析の際の信頼区間は，回帰直線の信頼区間である．予測区間は，予測点の信頼区間である． 最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めた．グラフの標本数を変更したところ，標本数が20の時と標本数が200の時を比べると，予測点の信頼区間が大きくなり，逆に回帰曲線の信
A.【講義の再話】 t分布は有意差検定をおこなう際に用いることができ、f分布はばらつきが大きいかどうか判定する際に用いられます。 【発表の要旨】 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： 共著者名：小室佳菜、北山桃那 役割：Pythonをもちいた図の作成 Pythonをもちいて最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めました。21歳の女性について調べたところ標本数を変えたときBMI22であることがわかりました。 【復習の内容】 Pythonをもちいて最小二乗
A. 13回目では検定の種類について学んだ。t検定は平均の有意差判定のために行う検定でf検定はばらつきの大きさの判定のために行う検定であることが分かった。t検定は、２つの集団の平均値が有意的な差であるか確認するために行われる。f検定は、２つの異なる集団の分散を調べ等分散であるか等しく無い分散であるかを調べるためのものである。また、母平均は全体の平均で標本平均は抽出した標本の平均を表すということも学んだ。 グループワークでは信頼区間と予測区間の意味を調べた。信頼区間はデータそのものの範囲で、予測区間はデータ
A.①第13回目の講義では予測解析について学びました。散布図 は、 データ （実験結果）をグラフ化するのに、よく使います。 変化させた値と、測定結果の値の関係がわかりやすく、 相関を調べることができます 。信頼区間は、回帰直線の信頼区間です。 予測区間は、予測点の信頼区間です。 ②私たちの班は20歳の男性を選びました。グラフは写真に記載しました。 ③調べた結果、予測解析は、過去のデータやパターンを元に未来の出来事や傾向を予測するための分析手法のことを指します。主な予測解析の手法には以下のようなものがあり
A.予測解析-相関解析と回帰分析ではまず、相関に関して学んだ。相間とは複数の事象があり、その関係として一方が変化した場合にもう片方に変化が起こり、その変化が一定の関係がある場合に相関を持つという。相関分析では、相関関係を把握するために用いる分析となり、2つの要素における関係性を読み解くときに用いられる分析方法である。回帰分析とは、相関関係や因果関係があると予測されている変数に対して、その原因となる変数を用いて、結果を表す目的変数の影響有無を予測し、分析を行う方法をよぶ。また、回帰分析のときの変数が2つ以上の場
A. 予測解析において、相関分析と回帰分析は、データ間の関係を理解し、将来の傾向を予測するための重要な手法である。相関分析は、2つの変数間の関係の強さと方向を測定する方法である。例えば、自分が経営しているカフェの売上と天気の関係を調べること。晴れの日の売上が高く、雨の日の売上が低いというデータがあるとした。この場合、売上と天気の相関係数を計算することで、その関係の強さを定量的に理解できる。 グループ発表の要旨は 29歳男性体重の平均値 グループ名：すけりょう メンバー： 陳東冉 渡部凛玖 千葉光起 渡
A.①第13回目の授業では、区間推定などの推定方法を学んだ。推定とは物事を予測することであり、区間推定とは母集団の従う分布が正規分布であると仮定できるときに、標本から得られた値を使ってある区間でもって母平均などの母数を推定する方法である。また、6σについても学んだ。これは、主に製造業で使用される経営・品質管理手法である。製造部門だけではなく、営業部門や企画部門などの間接部門へも適用されるこの手法は、統計分析手法、品質管理手法を体系的に用いることで企業活動の様々なプロセスの分析を行い、問題に対する原因及び対策案
A.SQC(統計的品質管理手法)とは、統計的方法を用いて品質管理や工程改善を推進することを統計的品質管理のことだと知った。品質管理は数学の確率分野と深く関わりがあることを改めて理解した。区間推定は、母集団が正規分布に従うと仮定できる場合に、標本のデータを用いて母平均などの推定量を、1つの値ではなく、入る区間（幅）で推定します。 推定する区間を信頼区間と呼ぶというこがわかった。相関係数とは、2つの変数の間にどの程度関係があるかを示す統計量の1つだということを知った。QC７つ道具のひとつである散布図は、２つの要素
A.第13回の講義では、回帰分析について学びました。回帰分析は相関分析と似た分析方法で、複数の定数間の関係を数学的関数の形で与えることを目的として用いられるということがわかりました。また、回帰分析のグラフには予測区間という区間があることを学習しました。この予測区間は回帰式の予測値の精度を知るための目安となり、これによって予測値の範囲がどのくらいになるか予め把握することができるようになることがわかりました。 授業時間内の発表では年齢別の身長と体重標準偏差の回帰分析のグラフをPythonで作成し、グラフィカルア
A. シックスシグマのうちの一つである散布図には、ある標本のうち満遍なく標本を抜き取り、その標本の散布図を調べると回帰する傾向がある。その回帰を分析することを回帰分析という。回帰分析はデータ(実験結果)をグラフ化するのによく用いられる。変化させた値と測定結果の値の関係が分かりやすく、相関を調べることができる。 分光分析とは光のスペクトルを調べその物質の成分を特定するものである。ICP質量分光分析装置について調べた。ICP質量分光分析装置は発光線の位置から成分元素の種類、強度から各元素の含有量を求める。
A.日本人の成人20歳から29歳の男性の平均身長は 171.4センチで、標準偏差5.8であり、女性の平均身長157.5センチで、標準偏差5.4だった。
A. 区間推定、t分布について学んだ。また、アナライズ分析についても学んだ。 いままでで、 品質保証活動は経済環境や顧客の要求の変化に合わせて徐々に進歩してきている。検査重点主義は、検査さえもしっかり行い、会社の外に不良品を出さなければよいという考え方のことである。しかし、検査をいくら厳重におこなったとしても不良が全くなくなるということは達成できない。検査で不良品を見つけても手直しや廃却でスクラップの山となる問題点も現状ある。そうした中でも、電気製品の大量生産の時代を迎え、この手法にも限界がきている。
A. 授業の始めに、品質管理の基礎として統計学があるということを改めて学びました。検定や推定などのキーワード、コイン投げの話を用いた危険度の説明について学びました。また、t分布は平均値、F分布は標準偏差に対して行うものであるということを復習しました。今回の授業で新しいテーマである区間推定が登場しました。この区間推定とは、ある一定の区間を母数が存在しそうな範囲として与えることであるということが教科書からわかりました。95%のｔ分布の区間推定には標本標準偏差を使っているということを学びました。信頼区間の推定（拡張
A. 本授業では、品質保証とはなにかについて取り扱った。品質保証とは、顧客に対して、自社の製品・サービスの品質を保証するため、生産が行う体系的な活動のことをいう。品質保証とはQCともいう。この品質保証の考え方は、時代によって次第に変わっていくものである。品質保証は品質管理の目的または中心的な活動である。 今回のグループワークでは、最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めた。データとして、男性、25歳、171.3 cm、標準偏差6.2を選んだ。これは男性20-29歳の区間にあてはまるため、その区間のBMI
A.①QC7つ道具の中の散布図は回帰分析で使用される。回帰分析とは、複数の変数間の関係を数学的関数の形で与えられることを目的とする分析である。作成した散布図に相関直線を引くことで、回帰分析の信頼区間内と予測区間を比較することができる。また、実験結果は無限集合と考えられるため、母集団から標本抽出を行ったと考えられる。そこから母集団の区間推定を行うことで品質管理に役立てることができる。 ②演題：5才児の女の子の身長の信頼区間と予測区間 グループ名：なし メンバー：?橋可奈子、?橋美羽、赤池佳音、松本凛、佐藤
A.標本平均と標本分散について推定というものがあり、推定値一つで母数の推定とすることを点推定といい、ある一定の区間を母数が存在しそうな範囲として与えることを区間推定と呼ぶ。相関分析は、変数間の関連の強さを表すものであり、回帰文政はある変数の値のばらつきが、どの程度他の変数の値のばらつきによって説明されるかを示す。 標本の変化により、予測区間と信頼区間がどのように変化するのか紹介した。 標本が増えると予測区間が増える。 信頼区間は、データをもとに導き出された推定値に対する範囲を示す統計量であり、母
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A.①区間推定について学びました。区間推定とは、ある一定区間を母数が存在しそうな範囲として与えることです。一方で、推定値一つで母数の推定とすることを点推定といいます。区間推定は母分散が既知か未知かで推定のしかたが異なります。これによって得られる確率分布の95％の範囲を信頼区間といいます。そしてこの確率を信頼水準といいます。 ②「日本人女性のデータを用いた標準偏差」私は調査を担当しました。 日本人の21歳女性の身長体重、ＢＭＩを用いて標準偏差を求めました。標本数を変えるとＢＭＩは２２であった。 ③復習とし
A.①最小二乗法について主に学習しました。最小二乗法とは、取得したデータとその回帰直線を近似する方法です。最小二乗法における信頼区間は、回帰直線の信頼区間です。予測区間は、予測点の信頼区間です。 ②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、共著者名：一ノ宮和奏、熊坂結菜、市井桃子、相内彩果 私たちのグループは、25歳男性の身長および体重と、20歳代男性のBMIえお選び、最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間をPythonにより求めました。標本値を20から200に大きくすると、BMIを表す傾きが
A.1.本講義では回帰分析について学習した。回帰分析は、複数の変数間の関係を数学的関数の形で与えることを目的とする分析である。しかし、相関分析 が二つの変数の直線的な関係の強さを求めるために行うのに対して、回帰分析はある変数から 別の変数を予測・推定するために行うという違いがあることがわかった。ここで相関分析とは、２つのデータの関係性の強さを表す指標（相関係数）を計算し、数値化する分析手法であることも理解した。 2. 24歳男性のＢＭＩを推定した。24歳男性は平均身長が172.7㎝、標準偏差が3.2㎝であり
A. 推定とは物事を予測するのに対し、検定とはデータの正誤を判定するために存在している。その中でも危険率とは偶然起きてしまう可能性がある確率を示しており、検定において正誤を判断する一つの基準となっているのである。また推定の中では区間推定と呼ばれる方法が存在し、この方法ではある一定の区間を母数が存在しそうな範囲として与え、分布が正規分布であることを仮定することができれば、確率に基づいた推定を行うことができる方法となっている。 演題は「最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めよう」である。グループ名は「モー
A.①講義の再話 講義では、相関分析と回帰分析について学びました。相関分析とは、要因どうし、または要因と特性の関係性を統計的かつ定量的に分析する手法のことです。相関係数は、数値が1に近ければ強い正の相関、0に近ければ相関がない、-1に近ければ強い負の相関を意味します。回帰分析とは、ある結果に、関連する要因がどのくらい影響を与えているか、その因果関係を関数の形で明らかにする統計手法のことです。回帰分析を行えるようになることで、データの特徴や傾向を把握し、現状の傾向の把握をもとに未来の予測や意思決定に役立てられ
A. 回帰分析とは、複数の変数間の関係を数学的関数の形で与えることを目的とする分析であり、直線による回帰を特に直線回帰と呼ぶ。回帰式が入っている範囲を信頼区間といい、データが入っている範囲を予測区間という。 演題は「最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めよう」である。グループ名は「モータリゼーション」、共著者は山本瑞希、今井皇希、陳東冉、渡辺亮介、渡邉佳治、渡部凛玖、千葉光起である。私の役割はソフトウェアであった。24歳男性のＢＭＩを推定した。24歳男性は平均身長が172.7㎝、標準偏差が3.2㎝であり
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する。散布図はデータの関係を表現するＱＣ7つ道具の一つである。ある遺伝学者が親と子の伸長を分析し、非正常的に身長が大きい子供と小さい子供の身長は全人口の平均に回帰する傾向があることを見つけた。発表の要旨では体重と慎重の信頼区間について調べ、信頼区間がおさまっていることが分かった。復習では信頼区間について調べ、信頼区間とは母平均がある確率で入る区間のことで、散布図の単回帰でいえば回帰直線のふとさをいうことが分かった。
A. 相関分析と回帰分析について学んだ。相関分析とは、要因どうし、または要因と特性の関係性を統計的かつ定量的に分析する手法のことである。相関係数は、数値が1に近ければ強い正の相関、0に近ければ相関がない、-1に近ければ強い負の相関を表す。回帰分析とは、ある結果に、関連する要因がどのくらい影響を与えているか、その因果関係を関数の形で明らかにする統計手法のことだ。回帰分析を行えるようになることで、データの特徴や傾向を把握し、現状の傾向の把握をもとに未来の予測や意思決定に役立つことができる。 最小二乗法で直線の
A.①講義の再話 工場のしくみの145ページに、品質保証の重点移行について書かれてあります。大量生産時代の三種の神器は、電気洗濯機、電気掃除機、電気冷蔵庫でしたが、高価耐久消費財時代新三種の神器は、クーラー、カラーテレビ、自動車です。 t分布は、平均値の有意差判定をするのに使い、F分布はばらつきがどちらが大きいか判定するのに使います。 ②発表の要旨 pythonコードをコピペして実行し、共有することができました。標本数を変えましたが、BMIの値がどのように変わったか読み取ることができませんでした。信頼
A.①今回の授業では、相関分析と回帰分析、最小二乗法について学んだ。相関分析とは、2つ以上の変数間の関係性を定量的に評価する方法である。相関係数に関して、数値が1に近いと正の相関、0に近いと相関なし、-1に近いと負の相関となる。回帰分析は、従属変数を独立変数を用いて予測するものである。検定とはそれが偶然かどうかをチェックし、t分布は平均値の有意差検定を行うことである。 ②グループワークでは、最小二乗法によって直線の信頼区間と予測区間を求めた。メンバーは、大藤雄也、鈴木颯斗である。私達のグループは、25歳女性
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A. 標本標準偏差は[Σ(x－x´)^(2)/n－1]で表わせられ、ここでいうn－１は自由度である。ここで95%の確率でコインの表がでる事象があるとする。特定の範囲にその確率(p=95%)が含まれるかどうかを予想することを区間推定と呼ぶ。m－α＜μ´
A.[講義の再話] まず、母集団と標本の平均、標準偏差、は異なることを確認したうえで、危険率、信頼区間の区間推定について触れた。推定値一つで母数の推定をする点推定とは異なり、母数が存在しそうな区間として推定するのが区間推定である。また縦軸に従属変数、横軸に説明変数の散布図内に予測・推定のために回帰分析が行われることがある。この回帰分析で与えられる予測区間はデータが入る区間であり、信頼区間は回帰線が入る区間である。 [発表の要旨] 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：なし
A.①講義の再話 今回の講義では、相関分析と回帰分析について学んだ。相関分析とは、要因どうし、または要因と特性の関係性を統計的かつ定量的に分析する手法のことであり、この相関係数は、数値が1に近ければ強い正の相関を、0に近ければ相関がないことを、-1に近ければ強い負の相関を表している。回帰分析とは、ある結果に、関連する要因がどのくらい影響を与えているか、その因果関係を関数の形で明らかにする統計手法のことである。 ②発表要旨 発表内容は「最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間を求めよう」であった。Pyth
A.①第13回の講義では60手法と相関分析と回帰分析について学びました。60手法は 主に製造業で使用される経営・品質管理手法で、製造部門に限らず、営業や企画などの間接部門にも適用されます。この手法は、統計分析や品質管理手法を体系的に使用して企業のプロセスを分析し、問題の原因と対策を見つけることで、品質や顧客満足度の向上を目指します。相関分析と回帰分析については相関分析は、2つ以上の変数間の関係性を評価し、相関係数でその強さを示します。回帰分析は、独立変数を使って従属変数を予測する手法です。最小二乗法は回帰分析
A.第13回の授業では新しい用語を複数習いました。SQCとは、Statistical Quality Control（統計的品質管理）」の略で収集したデータを統計的手法を用いて解析し、品質管理や工程改善を行うための手法の総称です。TQMとは、Total Quality Management」の略で全社的品質マネジメントなどと呼ばれます。生産だけではなく企画から販売まで科学的アプローチを行い付加価値を付与していくことです。ｔ分布とは平均値の有意差判定に、ｆ分布はばらつきの有意差判定に用いられます。区間推定とは推
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A.予測解析を授業でするはずであったが、前回授業の質問があったことで、確率統計学を高校で学んでいない者が多く存在していることが判明したため、確率統計の基礎知識を教えることとなった。高校の授業で話されるであろう内容が語られることとなり、先生が品質管理には、確率統計が、最も重要であるということを話していた。 グルーブワークでは、相関解析と回帰分析を用いるソースコートを用いることで最小二重法で直線の身体区間と予想区間を求めた。このデータとして、20代の男性の体重と慎重とBMIの標準偏差を調べた。このグラフから、信
A.①散布図を見たことがありますか？ 散布図は何もコンピューターで作るものではなくて、人の手で書くこともできます。2種類の項目を縦軸と横軸に設定し数値を持つ複数のデータの位置を打点したグラフのことです。 QC7つ道具にも含まれておりデータ分析手法のひとつとしてビジネスの現場でも活用されている。2つのデータがあったときにその2つのデータの関係性を可視化して関係性を把握し示唆を得るために用いられる。 ②私たちは身長168.7体重64.8BMI22.9で設定して行った。 ③相関関係とは２つの事柄が関わり合う関
A.6σとDAMICの話を聞いた。その中でAnalyz(解析、分析)の話を主に聞いた。親と子どもの身長を分析し、非正常的に身長が大きい子どもと小さい子どもの身長は全人口の平均身長に回帰する傾向がある。予測分析として、最小二乗法を学んだ。 21歳男性のデータを利用した。身長の平均が168.7cmで標準偏差が6.1、体重の平均が64.8kgで標準偏差が13.9、20代のBMIの平均が22.9で標準偏差が4.10であった。提出するグラフは母数2000、標本数50、相関係数0.5のグラフである。標本数を多くするとB
A.【講義の再話】 この講義では、予測解析で相関解析と回帰解析について学んだ。まずシックスシグマ（6σ）とDMAlCについて学んだ。シックスシグマは定義、測定、データの記録、解析、分析、改善、管理というフェーズに分けられている。定義の内容は問題点、目標値などの管理の理由を定義するもの。測定、データ記録の内容は、説明変数xyとxに関してデータを記しチェックシートに記録するもの。解析、分析はyとxの関係を分析するもの。改善はyを最良にするxを見分け分散統計につける改善プランを立てるもの。管理は改善プランを計画的
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行われている。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。QC7つ道具。 論文の図表や講演のスライドにも使われる。回帰分析とは、ある結果に、関連する要因がどのくらい影響を与えているか、その因果関係を関数の形で明らかにする統計手法である。マーケティングでは、施策の将来予測、事業の最適化や効率化に役立てられる。 チームバスケは最小二乗法で直線の信頼区間と予測区間について調べた。メンバーは井上空雅、石川大翔、飯田悠斗、佐藤共希、中野渡
A.1. 講義の再話 相関分析と回帰分析は、データの関係性を理解し、予測を行うための重要な手法である。相関分析では、2つの変数間の直線的な関係の程度を測定し、相関係数を用いてその強さを評価する。散布図を用いてデータを視覚的に表現し、相関の有無を確認することが一般的である。回帰分析では、1つの変数を他の変数によって説明するモデルを構築し、予測を行う。最小二乗法を用いて回帰直線を求め、信頼区間や予測区間を計算することで、予測の精度を評価する。 2. 発表の要旨 相関分析と回帰分析は、データの関係性を明らかに
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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。
