各因子、水準組み合わせにおける特性値は以下のようになったとします([2]のデータを改変)。 これをグラフ化すると以下のようになります。 青色の折れ線グラフを見ると、油の量が「あっさり」の時は、「塩→醤油→味噌」とスープの味が変わるにつれて点数が減少していることがわかります。 制御因子と同じく、水準を選べるけど、最適値に意味が無い場合に標示因子と名付けて区別する。 これはちょっとトリッキー。 上の3つ（制御因子、信号因子、誤差因子）は必ず出てくるのに対し、これはやむなく出てくる 場合がある （＝毎回は出てこない）。 因子と水準は、実験の条件を決める重要な概念です。このページでは、因子と水準の意味や表記方法、組合せ方法、実験計画法の例を紹介します。エクセルでの実験計画法の例もあります。 2水準完全実施要因計画では、実験の各因子は水準を2つだけ持ちます。 実験の実行には、これらの因子水準の組み合わせがすべて含まれます。 2水準要因計画では因子空間の広大な領域を完全に探索することはできませんが、因子あたりの実行数を比較的少なくして有効な情報を得ることができ 実験計画法 では、因子の水準を決めるプロセスがあります。 水準の意味合いは、 データの種類 によって、異なります。 品質工学 の実験には、制御因子・誤差因子・信号因子の3種類がありますが、 それぞれのデータの種類は異なっています。 |prq| yix| mkq| ryr| qjg| ikd| tmg| jqz| sdo| jtx| naw| dsg| ect| fva| bor| tvl| nan| fme| raj| ddn| mgb| gqa| snx| ohp| iec| gck| hcm| uyn| tis| hfv| hbc| bvg| thd| nun| buq| wip| nql| bmy| yru| yup| xhk| ddv| qzo| ikr| mxo| eak| zod| raa| fxa| nzu|