Niveau : Intermédiaire
【Présentateur】
Yukio Takahashi, directeur représentant, BioStat Laboratory Co., Ltd.
[Résumé de l'annonce]
La conception traditionnelle des expériences ne se limite pas aux tableaux orthogonaux, mais constitue une méthode d'analyse qui décompose principalement la somme des carrés à l'aide d'un sigma appelé analyse de la variance en partant du principe que les facteurs sont orthogonaux les uns aux autres. Cependant, comme cette méthode ne peut pas être appliquée en cas de valeurs manquantes, il est nécessaire d'effectuer une analyse en utilisant la "théorie de l'estimation linéaire" qui a fourni un cadre théorique pour l'analyse de la variance. Cependant, il est difficile de trouver le livre qui l'explique.
L'"ajustement du modèle" de JMP prend également en charge l'analyse des tableaux orthogonaux avec des valeurs manquantes, mais la norme pour l'analyse des tableaux orthogonaux est "l'estimation de l'intervalle de confiance à 95 % de la différence entre le niveau actuel et le niveau optimal". Comment dois-je le trouver ? La "formule de Taguchi" ou la "formule d'Ina" pour estimer ces variances d'erreur est-elle incorporée dans JMP ? Il est courageux de se fier aux résultats du JMP car ils sont sans livre expliquant quelle procédure d'analyse est utilisée pour les calculer.
Par conséquent, nous allons montrer la méthode d'analyse utilisant la fonction analytique d'Excel pour le cas où il y a une valeur manquante dans le tableau orthogonal L8, et approfondir la compréhension du principe de calcul de "l'ajustement du modèle" en le comparant avec le résultat de l'analyse par JMP ， Affiche la méthode de calcul de base qui peut être appliquée ultérieurement.
