ぱらぱらめくる『Statistics for Experimenters』

Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery (Wiley Series in Probability and Statistics)

• 目次
  • Ch1 Catalyzing the Generation of Knowledge
  • Ch2 Basics (Probability,Parameters, and Statistics)
  • Ch3 Comparing Two Entities: Reference Distributions, Tests, and Confidence Intervals
  • Ch4 Comparing a Number of Entities, Randomized Blocks, and Latin Squares
  • Ch5 Factorial Designs at Two Levels
  • Ch6 Fractional Factorial Designs
  • Ch7 Additional Fractionals and Analysis
  • Ch8 Factorial Designs and Data Transformation
  • Ch9 Multiple Sources of Variation
  • Ch10 Least Squares and Why We Need Designed Experiments
  • Ch11 Modeling, Geometry, and Experimental Design
  • Ch12 Some Applications of Responce Surface Methods
  • Ch13 Designing Robust Products and Processes: An Introduction
  • Ch14 Process Control, Forecasting, and Time Series: An Introduction
  • Ch15 Evolutionary Process Operation
• Ch1
  • 考えること
  • データを取ること
  • データから考えること
  • そのループ
• Ch2
  • (単)変量統計の基礎
• Ch3
  • ２つのものを比較する
  • 推定する・検定する
• Ch4
  • 複数のものを比較する
  • そのために必要になるデザイン上のこと
  • ブロックとランダマイズド・デザイン
  • ラテン方格と不完全ブロックデザイン
• Ch5
  • 「要素のありなし」を複数要素についてデザインする
  • 
• Ch6
  • 「要素のありなし」をにしないで、「はしょる」手立て
  • とか->拡張される
  • バランスよく「はしょる」ために、ダミー変数を使う
  • 「はしょっ」てあるだけに、「完璧」ではない
  • 要因のスクリーニングなどに用いればよし
  • 「はしょる」ときの原則は、「バランスよく」なので、それは、要因同士が「独立」と仮定しているということの裏返し
  • したがって、「独立」してそうなものについて、ダミー変数で組み合わせるのが良い(はず)
• Ch7
  • に合わないときに、うまく「はしょっ」た組合せがほしい
  • 「バランスよい」ことは、原則
• Ch8
  • Factorial designに鑑みて、データ変換のことを
• Ch9
  • この本のデータの処理は、ばらつきが問題になる話だが、そもそもそのばらつきの起源について
• Ch10
  • 回帰と最小二乗法にまつわること
• Ch11
  • Ch12のResponse Surface Methods(RSM)を理解するための多次元幾何学的記載
• Ch12
  • 「因子の働いている空間のどの部分」を調べたいのかを幾何学的にとらえよう
• Ch13
  • 要因の関与の仕方を知ることで、頑健な工程を設計する
• Ch14
  • 時系列の関与
  • 観察を時系列で行うと「モニタリング」
  • 時系列で行動を変化させれば「調節・調整」
• Ch15
  • 日々の運用をしながら、情報を取得する(実験デザインではなく)