Niveau: Mittelstufe
【Moderator】
Yukio Takahashi, stellvertretender Direktor, BioStat Laboratory Co., Ltd.
[Zusammenfassung der Ankündigung]
Das traditionelle Design von Experimenten ist nicht auf orthogonale Arrays beschränkt, sondern ist ein Analyseverfahren, das hauptsächlich die Summe von Quadraten unter Verwendung eines Sigmas, genannt Varianzanalyse, unter der Prämisse zerlegt, dass die Faktoren orthogonal zueinander sind. Da diese Methode jedoch nicht angewendet werden kann, wenn fehlende Werte auftreten, ist es notwendig, eine Analyse mit der "linearen Schätzungstheorie" durchzuführen, die einen theoretischen Rahmen für die Varianzanalyse bereitgestellt hat. Es ist jedoch schwierig, das Buch zu finden, das es erklärt.
Die "Modellanpassung" von JMP unterstützt auch die Analyse orthogonaler Arrays mit fehlenden Werten, aber der Standard für die orthogonale Array-Analyse ist "Schätzung des 95-%-Konfidenzintervalls der Differenz zwischen dem aktuellen Niveau und dem optimalen Niveau". Wie soll ich es finden? Ist die "Taguchi-Formel" oder "Inas-Formel" zum Schätzen dieser Fehlervarianzen in JMP enthalten? Es ist mutig, sich auf die JMP-Ergebnisse zu verlassen, da es kein Buch gibt, das erklärt, mit welchem Analyseverfahren sie berechnet werden.
Daher zeigen wir die Analysemethode unter Verwendung der Analysefunktion von Excel für den Fall, dass ein Wert im L8-Orthogonal-Array fehlt, und vertiefen das Verständnis des Berechnungsprinzips "Anpassen des Modells" durch Vergleich mit dem Analyseergebnis Zeigt die grundlegende Berechnungsmethode, die weiter angewendet werden kann.
