目次

1 統計解析を学ぶための予備知識

  1.1 母集団・標本

  1.2 QC七つ道具によるデータのまとめ方

  1.3 平均・分散・標準偏差

  1.4 要約統計量

  1.5 散布図・相関分析

  1.6 確率密度関数・分布関数

  1.7 期待値と分散

  1.8 正規分布

  1.9 統計量の基本分布

2 統計的検定と推定の基礎

  2.1 仮説検定の考え方

  2.2 推定の考え方

  2.3 母分散に関する検定と推定

  2.4 母平均に関する検定と推定

  2.5 母平均の差に関する検定と推定(対応がある場合)

  2.6 2つの母分散の比に関する検定と推定

  2.7 2つの母平均の差に関する検定と推定

3 実験計画法の基礎-分散分析-

  3.1 実験計画法とは

  3.2 1元配置法-分散分析-

  3.3 2元配置法-分散分析と交互作用-

  3.4 3元配置法-分散分析とロバスト設計の考え方-

  3.5 直交表実験-分散分析と回帰分析-

4 回帰分析の基礎-単回帰分析と重回帰分析-

  4.1 単回帰分析

  4.2 単回帰分析における検定と推定

  4.3 単回帰モデルにおける残差分析

  4.4 重回帰分析

  4.5 変数選択

  4.6 ダミー変数を用いた重回帰分析

5 統計的工程管理

  5.1 管理図とは

  5.2 管理図の描き方

  5.3 管理図の見方

  5.4 工程能力指数

6 実験計画法-応答曲面法とロバスト設計-

  6.1 応答曲面法の基礎

  6.2 応答曲面法-信号因子がある場合-

  6.3 ロバスト設計-信号因子がある場合-

  6.4 動特性に対するSN比解析

  6.5 応答曲面法-重回帰分析-

  6.6 応答曲面法-ロジスティック回帰分析-

  6.7 多特性最適化-同時要因解析-

  6.8 制約付きロバスト最適化

7 コンピュータ実験

  7.1 コンピュータ実験の基礎

  7.2 コンピュータ実験-交流回路モデル-

  7.3 製造段階におけるロバスト設計

  7.4 設計開発段階におけるロバスト設計

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