永田靖：入門 実験計画法

概要

「まえがき」から引用する。

本書は，入門的な統計的方法を学んだ読者を対象とした「実験計画法」の初級から中級レベルのテキストである．

感想

要再読である。特に、「乱塊法」や「分割法」を実装を通して理解したいと思っている。

本書の例の一部を、分散分析：多元配置モデルで用いた。

Ｑ＆Ａがおもしろい。以下引用する。（★★★）は中級レベルの内容を表す。

Q.28 : 本書に引き続いてどのような統計的方法を勉強すればよいでしょうか？（★★★）
実験計画法において本書と同じレベルまたはやや高度なレベルとして以下のような技法や考え方がある．

1. 擬因子法，直和法:直交配列表を用いたより高度な実験のテクニック（谷津[35]を参照）．
2. resolution Ⅳ の割り付け:存在しないと考えていた交互作用が仮に存在したとしても主効果には交絡しない割り付け方法（鷲尾[39]を参照）．
3. 多方分割法:因子 `A` が関わる 1 つの工程で作成された製品を分割し，因子 `B` が関わる別の工程で作成された製品を分割して， 両方の製品を併せて実験を行うことを考える．この場合には，因子 `A` について分割し，`A` とは無関係に因子 `B` についても分割している． このような方法を 2 方分割法と呼ぶ．（谷津[35]を参照）．
4. 共分散分析:実験計画法と回帰分析を合体させた方法（楠他[12]を参照）．
5. 計数値データに関する実験計画法（楠他[12]を参照）．

本書の p.114 以降で、 2 水準系直交配列表が説明されている。この表には各種あるが、そのなかで比較的小規模な `L_8(2^7)` 直交配列表が説明されている。 下記表は p.115 にある。

数式の表示など

数式はASCIIMathMLを使って表示している。 表の枠線の表示・消去などはCSSを用いている。

書誌情報

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