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| フェーズ | 内容 | 手法 | ||
|---|---|---|---|---|
| Define（定義） | 問題点、目標値、管理の理由を定義する 従属変数y | 特性要因図 、 パレート図 | ||
| Mesure（測定、データ記録） | 説明変数x yとxに関して測定データを記録 | チェックシート | ||
| Analyze（解析、分析） | yとxの関係を分析する。 | ヒストグラム 、 散布図 相関分析 、 回帰分析 | ||
| Improve（改善） | yを最良にするxを見つける 改善プラン を立てる | 分散分析、統計的検定、 実験計画法 | ||
| Control（管理） | 改善プラン を計画的に 管理。 ポカヨケのしくみをつくる | 管理図 1 ) 、ポカヨケ |
| アプリ＆ 言語 | 説明／ 記述例／プログラム例 | |
|---|---|---|
| python + matplotlib |
plt.scatter(x, y, marker="x", alpha=0.5) |
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| JavaScript | Webアプリとして、 canvasに出力 | |
| asp | サーバーサイドスクリプトとして として、 svgに出力 | |
| Google sheet * | 挿入→グラフ→散布図 | |
| offce365/ Excel |
散布図は、 データ の関係を表現するのに多様される プロットです。 QC7つ道具です。 論文の図表や、 講演のスライドにも使われます。
イギリスの遺伝学者であるゴルトン(Francis Galton、1822-1911)は、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ことを見つけました。 * *
| 種類 | 分布 | 例 | ||
|---|---|---|---|---|
| 連続分布 | 🖱 正規分布 | |||
| t-分布 | 母平均 の区間推定、 母平均の有意差検定 2 ) (t検定) | |||
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標本標準偏差s | |||
| F-分布 | 分散の比、 母分散の有意差検定（F検定） 3 ) 実験計画法 分散分析 | |||
| 一様分布 | 一様乱数 | |||
| 対称三角分布 | ||||
| ワイブル分布 | ||||
| 離散分布 | 超幾何分布 | |||
| ２項分布 | ||||
| ポアソン分布 | ||||
| 力学 | ボルツマン分布 | マクスウェルボルツマン統計 | ||
| フェルミ分布 | フェルミディラック統計 | |||
| ボーズ分布 | ボーズアインシュタイン統計 |
偶然に現れる変数を確率変数と言います。 確率変数がどのような確率で現れるかを表現したものを確率分布といいます。
TRPG クトゥルフWEBダイス因子は、実験計画で、意図的に変化させる変数です。 水準は、因子の取りあえる値や条件です。
