スライド 1
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- れれ わたぬき
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1 GR&R 試験法バリデーション 試験あるいは評価方法の設定
2 測定装置 GR&R ( Gage Repeatability and Reproducibility) 繰返し性と 再現性 MSA ( Measurement System Analysis ) 引用 : MSA スタディーガイド ( 第 4 版 ) 全米自動車産業協会 (AIAG) 発行 ISO/TS16949 に基づく 自動車産業に特化した品質マネジメントシステム 5 つのコアのうちの 1 つが MSA
3 決定コメント 誤差 10% 未満一般的に受け入れられる 誤差 10% 以上 30% 以下 誤差 30% 超 基準 ある適用に対して受け入れられる 推奨 部品の仕分け きつい工程管理 測定装置のコストなどに基づく 顧客に承認されるべき 受け入れられない改善努力必要
4 測定システムの変動実際の工程変動測定された工程変動ここで actual obs actual obs actual obs Cp Cp Cp 6 許容差範囲 Cp 再現性 繰返し性 バラツキの平方は加算性あり
5 工程能力指数 Cp= とは? 管理下限値 管理上限値 1 Cp 6 1σ(±6σ)
6 のイメージ : ( 観測される ) 工程の変動を100% とした際の測定のバラツキを % 表示 高度な測定システム 10% Cp Cp actual Cp obs 1.96 Cp obs 1 Cp actual 1 1 Cp より 工程の量産用ゲージ 30% Cp obs Cp obs 1 Cp actual 1 Cp Cp 不適切なゲージ 60% Cp Cp obs 1.8 実際の工程変動 測定された工程変動
7 60% の時 工程能力指数 Cp=1.8 管理下限値 1 Cp 6 管理上限値 測定精度が悪いとあたかも工程が悪くなったように見える Cp σ(±6σ) 7.68σ( ±3.84σ)
8 繰返し性 : 連続試行時の変動 基準値 EV 装置変動 繰返し性 R d 再現性 : システム間又は測定条件間の変動 AV 測定者変動 再現性 測定者 A B C : 繰返し性及び再現性を合成した変動の推定値 再現性繰返し性
9 偏り : = 正確さ 偏り 測定システムの平均値 基準値 能力 偏り 再現性繰返し性 システムでの定義能力 : 短時間に採取された読取り値の変動性能 : 長時間にわたり採取された読取り値の変動
10 測定値 測定者 3 名が部品 1~10 について各々 3 回ずつ測定した結果 測定者 A 測定者 B 測定者 C 1 回目 回目 3 回目 1 回目 回目 3 回目 1 回目 回目 3 回目 部品 部品 部品 部品 部品 部品 部品 部品 部品 部品 繰返し性と再現性をどのように評価するか? 測定者 A 測定者 B 測定者 C
11 TV: 全変動 EV : 繰返し性 ( 装置変動 ) AV : 再現性 ( 測定者変動 ) PV : 部品変動 : 繰返し性 再現性 TV EV AV PV EV EV AV AV 変動の平方和加法性が成り立つ TV PV
12 の調査手法 範囲法 平均値ー範囲法決められたフォームあり ANOVA( 分散分析 ) 法測定者ー部品間の交互作用特定可
13 平均値ー範囲法
14 R 部品 1 部品 部品 3 部品 4 部品 5 部品 6 部品 7 部品 8 部品 9 部品 10 測定値 EV: 繰返し性 ( 装置変動 ) EV=R K 1 = = 範囲 R(Max-Min) 試行 K Ra(Av) 測定者 A 測定者 B 測定者 C R a R R b Rb(Av) Rc(Av) Rall(A v) R c Ra Rb Rc R 測定者 A 測定者 B 測定者 C
15 平均値 AV: 再現性 ( 測定者変動 ) AV ( X DIFF K ) ( EV ) nr ここで n は部品数 r は試行回数 ( ) ( /(10 3)) =0.963 Xa 平均値 Xa(Av ) Xb(Av ) Xc(Av ) Xb Xc X D I FF X DIFF =MaxX-MinX 測定者 A 測定者 B 測定者 C 試行 K
16 平均値 測定値 PV: 部品変動 PV R p K = 測定者 A 測定者 B 測定者 C 部品の平均値 R p = 部品 K
17 : 繰返し性 再現性 EV AV TV: 全変動 ( = ) TV PV ( ) =
18 TV: 全変動 EV : 繰返し性 ( 装置変動 ) AV : 再現性 ( 測定者変動 ) PV : 部品変動 : 繰返し性 再現性 TV EV AV PV TV 変動 EV AV 1 TV EV AV PV EV AV PV 全変動に対する % を算出すると %TV EV % AV % % PV % TV
19 決定コメント 誤差 10% 未満一般的に受け入れられる 誤差 10% 以上 30% 以下 誤差 30% 超 基準 ある適用に対して受け入れられる 推奨 部品の仕分け きつい工程管理 測定装置のコストなどに基づく 顧客に承認されるべき 受け入れられない改善努力必要
20 知覚区分数 NDC(the Number of Distinct Categories) PV ndc ( / ) 切り捨てて整数とし 5 以上であるべき
21 平均値ー範囲法 の EXCEL フォーマットの説明 例部品 1~10 について測定者 A B 及び C の 3 名が各々 3 回繰返し寸法を測定 ゲージ R&R データ収集シート 測定者 / 試行番号 部品 平均値 A 平均値 X a 範囲 範囲 =Max-Min R a 1~10 の平均 平均の平均 範囲の平均
22 ゲージ R&R データ収集シート 測定者 / 試行番号 部品 平均値 A 平均値 X a 範囲 B 平均値 X b 範囲 R C 平均値 範囲 R 0.38 部品平均値 Max X Min X X DIFF R X a b c c X R p ( ( R ( R c 0.38 / 測定者数 R a b R D.58 UCL R R
23 ゲージ繰返し性 再現性報告書 部品番号 部品名 : ゲージ名 : 日付 : 特性 : ゲージ番号 : 実施者 : 仕様 : ゲージタイプ : データシートから : 繰返し性 - 装置変動 (EV ) 再現性 - 測定者変動 (AV ) 試行 K 1 %EV =100[EV /TV ] = = 100[ / ] = = 17.61% %AV =100[AV /TV ] = ( / 10 3 )) 測定者 K = 100[ / ] = = 0.04% 部品数 n= 試行回数 r= 3 数値代入測定者 k= 3 繰返し性 再現性 () 部品 K 3 %=100[/TV ] = = 100[ / ] = = 6.68% 部品変動 (PV) PV= R P K %PV=100[PV/TV ] = = 100[ / ] = = 96.38% 全変動 (TV) EV AV TV R R K 1 ( EV ) ( X DIFF K ) nr EV AV PV X 測定ユニット解析 DIFF ndc=1.41[pv/] = = 1.41[ / ] = = R p データ収集シートより数値転記 % 全変動 (TV)
24 ANOVA( 分散分析 ) 法測定者ー部品間の交互作用特定可 ANOVA: Analysis of Variance
25 データ 部品 1 部品 部品 3 部品 4 部品 5 部品 6 部品 7 部品 8 部品 9 部品 10 測定者 A 測定者 B 測定者 C 分散分析表 変動要因 変動 自由度 分散 観測された分散比 P- 値 F 境界値 測定者 E 部品 E-4.04 測定者 部品交互作用 装置繰り返し誤差 合計 通常 分散分析からわかることは以下の定性的な評価 分散比 F 値境界 P- 値 34.44>3.15 測定者には差がある 0.05より小さい 13.5>.04 部品には差がある 0.05より小さい 0.434<1.78 交互作用はない 0.05より大きい
26 分散分析表の結果より を算出する SS MS 変動要因変動自由度分散観測された分散比 P- 値 F 境界値 測定者 E 部品 E-4.04 測定者 部品交互作用 SS AP 装置繰り返し誤差 SS e 合計 プール プール EV 装置 ( 繰返し性 ) AV 測定者 ( 再現性 ) 計算式計算結果 % 全変動 % 寄与率 ( EV ) ( AV ) PV 部品 TV 全変動 SS AP SS e SSプール nkr n k MS プール MS A MS nr MS P MS kr プール プール ( ) ( PV MS A MS P ) 交互作用なしとしてプーリングする
27 平均値ー範囲法 と 分散分析法 の評価結果はほぼ同等 EV 装置 ( 繰返し性 ) AV 測定者 ( 再現性 ) 平均値ー範囲法 分散分析法 計算結果 % 全変動計算結果 % 全変動 繰返し性 + 再現性 PV 部品 TV 全変動
28 ゲージ性能曲線 (GPC) 測定システムの誤差が 繰返し性 再現性及び偏りで構成される場合誤差量を見積もることにより 部品のある代表値毎に合格確率が算出可能各代表値に対する合格確率をプロットしたものを GPC という
29 例トルクの代表値が 及び09 Nmの部品の合格確率を求める上方仕様限界 (UCL): 1.0 Nm 下方仕様限界 (LCL): 0.6 Nm 偏りb : 0.05 Nm : 0.05 Nm σ 仕様限界 (USL or LSL) 偏り b σ 統計量 基準化して統計量を算出する USL ( X T b) LSL ( X T b) or 合格確率を求めたい代表値 X T 統計量 標準正規分布曲線から確率算出 確率 P a ( 統計量 USL) ( 統計量 LSL )
30 合格確率 ゲージ性能曲線 ( 偏り =0.05 範囲 =0.30) 範囲 測定値 [Nm] 範囲 : 右表の統計量 -3~3 の X T 範囲 偏り b: 右表の Pa=0.5 に対応する XT より b=lsl -X T または USL ー X T 範囲 X T 統計量 USL 統計量 LSL Φ USL Φ LSL Pa E
31 Minitab
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34 参考資料
35 繰返し性 : 連続試行時の変動 基準値 EV 繰返し性 r n i1 ( X i X n 1 ) TV TV USL LSL 6P ( またはC p p ) フ ロセス USL LSL 仕様許容差 ( 公差 ) 6 EV %EV 100 TV
と 測定を繰り返した時のばらつき の和が 全体のばらつき () に対して どれくらいの割合となるかがわかり 測定システムを評価することができる MSA 第 4 版スタディガイド ジャパン プレクサス (010)p.104 では % GRR の値が10% 未満であれば 一般に受容れられる測定システムと
.5 Gage R&R による解析.5.1 Gage R&Rとは Gage R&R(Gage Repeatability and Reproducibility ) とは 測定システム分析 (MSA: Measurement System Analysis) ともいわれ 測定プロセスを管理または審査するための手法である MSAでは ばらつきの大きさを 変動 という尺度で表し 測定システムのどこに原因があるのか
MINITAB アシスタントホワイトペーパー本書は Minitab 統計ソフトウェアのアシスタントで使用される方法およびデータチェックを開発するため Minitab の統計専門家によって行われた調査に関する一連の文書群を構成する文書の 1 つです ゲージ R&R 分析 ( 交差 ) 概要 測定システ
MINITAB アシスタントホワイトペーパー本書は Minitab 統計ソフトウェアのアシスタントで使用される方法およびデータチェックを開発するため Minitab の統計専門家によって行われた調査に関する一連の文書群を構成する文書の 1 つです ゲージ R&R 分析 ( 交差 ) 概要 測定システムの分析は 生産工程を適切に監視および改善するために 事実上あらゆる種類の製造業で行われています 一般的な測定システムの分析では
不確かさ 資料 1/8
不確かさ 資料 /8 天びんの校正の不確かさの目安 表 に 代表的な電子天びんの校正の不確かさ ( 目安 ) 示します 表 校正の不確かさ ( 目安 ) 最小表示 機種 校正ポイント拡張不確かさ ( 風袋なし ) (k=2) 0.00mg BM-20 g 0.09 mg GH-202 50 g 0.7 mg 0.0mg GH-252 00 g 0.3 mg BM-252 00 g 0.29 mg GR-20/GH-20
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04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit [email protected] http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline
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回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw
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JCG01S101 不確かさ見積もりに関するガイド長さ ( 伸び計 ) 1/11 JCSS 不確かさ見積もりに関するガイド 登録に係る区分 : 長さ校正手法の区分の呼称 : 一次元寸法測定器計量器等の種類 : 伸び計 ( 第 3 版 ) (JCG01S101-03) 改正 : 平成 9 年 3 月 30 日 独立行政法人製品評価技術基盤機構認定センター JCG01S101 不確かさ見積もりに関するガイド長さ
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講義 信頼度の推定と立証 内容. 点推定と区間推定. 指数分布の点推定 区間推定 3. 指数分布 正規分布の信頼度推定 担当 : 倉敷哲生 ( ビジネスエンジニアリング専攻 ) 統計的推測 標本から得られる情報を基に 母集団に関する結論の導出が目的 測定値 x x x 3 : x 母集団 (populaio) 母集団の特性値 統計的推測 標本 (sample) 標本の特性値 分布のパラメータ ( 母数
Excelにおける回帰分析(最小二乗法)の手順と出力
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Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,
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カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差
統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,
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世紀のパラメータ設計ースイッチ機構のモデル化ー 接点 ゴム 変位 スイッチ動作前 スイッチ動作後 反転ばねでスイッチの クリック感 を実現した構造 世紀型パラメータ設計 標準 SN 比の活用 0 世紀の品質工学においては,SN 比の中に, 信号因子の乱れである 次誤差 (S res ) もノイズの効果の中に加えて評価してきた.のパラメータ設計の例では, 比例関係が理想であるから, 次誤差も誤差の仲間と考えてもよかったが,
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1. はじめに この節でのテーマ データ分布の中心位置を数値で表す 可視化でとらえた分布の中心位置を数量化する 平均値とメジアン, 幾何平均 この節での到達目標 1 平均値 メジアン 幾何平均の定義を書ける 2 平均値とメジアン, 幾何平均の特徴と使える状況を説明できる. 3 平均値 メジアン 幾何平均を計算できる 2. 特性値 集めたデータを度数分布表やヒストグラムに整理する ( 可視化する )
測量試補 重要事項
重量平均による標高の最確値 < 試験合格へのポイント > 標高の最確値を重量平均によって求める問題である 士補試験では 定番 問題であり 水準測量の計算問題としては この形式か 往復観測の較差と許容範囲 の どちらか または両方がほぼ毎年出題されている 定番の計算問題であるがその難易度は低く 基本的な解き方をマスターしてしまえば 容易に解くことができる ( : 最重要事項 : 重要事項 : 知っておくと良い
不偏推定量
不偏推定量 情報科学の補足資料 018 年 6 月 7 日藤本祥二 統計的推定 (statistical estimatio) 確率分布が理論的に分かっている標本統計量を利用する 確率分布の期待値の値をそのまま推定値とするのが点推定 ( 信頼度 0%) 点推定に ± で幅を持たせて信頼度を上げたものが区間推定 持たせた幅のことを誤差 (error) と呼ぶ 信頼度 (cofidece level)
統計的手法を用いた抜き取り検査 小長井和裕 KAZUHIRO Konagai 1. はじめに 1ロット10 万本で生産したねじからサンプル 10 本を抜き取って検査を行った結果 サンプルは10 本とも全て合格だった 残りの 99,990 本のねじは全て合格か? 私はパソコンでの品質管理システム QC
品質管理システム 統計的手法を用いた抜き取り検査 小長井和裕 KAZUHIRO KONAGAI 日本ねじ研究協会誌 第 44 巻第 3 号抜刷 平成 25 年 3 月 20 日発行 ベクトリックス株式会社 171-0043 東京都豊島区要町 1-4-11 サダシン要町ビル TEL:03-5995-3800 FAX:03-5995-3831 統計的手法を用いた抜き取り検査 小長井和裕 KAZUHIRO
13章 回帰分析
単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える
<4D F736F F F696E74202D E93788CA48B8694AD955C89EF5F4E6F30325F D AC48E8B8CA48B865F53438FBC
[2] ADS-B 方式高度維持性能監視の 評価結果 監視通信領域 松永圭左, 宮崎裕己 平成 29 年 6 月 8 日第 17 回電子航法研究所研究発表会 - 発表内容 - 1. 背景 2. 高度監視システム (HMS) の概要 2.1 高度誤差の内容, 算出処理 2.2 ADS-B 方式 HMS(AHMS) の測定誤差要因 3. AHMS 試験システム 3.1 試験システム概要 3.2. データ評価結果
解析センターを知っていただく キャンペーン
005..5 SAS 問題設定 目的 PKパラメータ (AUC,Cmax,Tmaxなど) の推定 PKパラメータの群間比較 PKパラメータのバラツキの評価! データの特徴 非反復測定値 個体につき 個の測定値しか得られない plasma concentration 非反復測定値のイメージ図 測定時点間で個体の対応がない 着目する状況 plasma concentration 経時反復測定値のイメージ図
横浜市環境科学研究所
周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.
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統計学 第 16 回 講義 母平均の区間推定 Part-1 016 年 6 10 ( ) 1 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: [email protected] website: http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を
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22 年国家試験解答 1,5 フーリエ変換は線形変換 FFT はデータ数に 2 の累乗数を要求するが DFT は任意のデータ数に対応 123I-IMP Brain SPECT FBP with Ramp filter 123I-IMP Brain SPECT FBP with Shepp&Logan filter 99mTc-MIBI Myocardial SPECT における ストリークアーチファクト
経済統計分析1 イントロダクション
1 経済統計分析 9 分散分析 今日のおはなし. 検定 statistical test のいろいろ 2 変数の関係を調べる手段のひとつ適合度検定独立性検定分散分析 今日のタネ 吉田耕作.2006. 直感的統計学. 日経 BP. 中村隆英ほか.1984. 統計入門. 東大出版会. 2 仮説検定の手続き 仮説検定のロジック もし帰無仮説が正しければ, 検定統計量が既知の分布に従う 計算された検定統計量の値から,
JUSE-StatWorks/V5 活用ガイドブック
4.6 薄膜金属材料の表面加工 ( 直積法 ) 直積法では, 内側に直交配列表または要因配置計画の M 個の実験, 外側に直交配列表または要因配置計画の N 個の実験をわりつけ, その組み合わせの M N のデータを解析します. 直積法を用いることにより, 内側計画の各列と全ての外側因子との交互作用を求めることができます. よって, 環境条件や使用条件のように制御が難しい ( 水準を指定できない )
統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ :
統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ : https://goo.gl/qw1djw 正規分布 ( 復習 ) 正規分布 (Normal Distribution)N (μ, σ 2 ) 別名 : ガウス分布 (Gaussian Distribution) 密度関数 Excel:= NORM.DIST
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8/5/ 誤差理論 測定の分類 性格による分類 独立 ( な ) 測定 : 測定値がある条件を満たさなければならないなどの拘束や制約を持たないで独立して行う測定 条件 ( 付き ) 測定 : 三角形の 3 つの内角の和のように, 個々の測定値間に満たすべき条件式が存在する場合の測定 方法による分類 直接測定 : 距離や角度などを機器を用いて直接行う測定 間接測定 : 求めるべき量を直接測定するのではなく,
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計測工学第 12 回以降 測定値の誤差と精度編 2014 年 7 月 2 日 ( 水 )~7 月 16 日 ( 水 ) 知能情報工学科 横田孝義 1 授業計画 4/9 4/16 4/23 5/7 5/14 5/21 5/28 6/4 6/11 6/18 6/25 7/2 7/9 7/16 7/23 2 誤差とその取扱い 3 誤差 = 測定値 真の値 相対誤差 = 誤差 / 真の値 4 誤差 (error)
データ解析
データ解析 ( 前期 ) 最小二乗法 向井厚志 005 年度テキスト 0 データ解析 - 最小二乗法 - 目次 第 回 Σ の計算 第 回ヒストグラム 第 3 回平均と標準偏差 6 第 回誤差の伝播 8 第 5 回正規分布 0 第 6 回最尤性原理 第 7 回正規分布の 分布の幅 第 8 回最小二乗法 6 第 9 回最小二乗法の練習 8 第 0 回最小二乗法の推定誤差 0 第 回推定誤差の計算 第
第 3 回講義の項目と概要 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均
第 3 回講義の項目と概要 016.8.9 1.3 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 1.3.1 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均 :AVERAGE 関数, 標準偏差 :STDEVP 関数とSTDEVという関数 1 取得したデータそのものの標準偏差
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統計学 第 17 回 講義 母平均の区間推定 Part-1 014 年 6 17 ( )6-7 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: [email protected] website: htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を
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復習 ) 時系列のモデリング ~a. 離散時間モデル ~ y k + a 1 z 1 y k + + a na z n ay k = b 0 u k + b 1 z 1 u k + + b nb z n bu k y k = G z 1 u k = B(z 1 ) A(z 1 u k ) ARMA モデル A z 1 B z 1 = 1 + a 1 z 1 + + a na z n a = b 0
+ + ø ø ø ø ø ø ø ø ø ± FH 28 D - 5S -.5 SH (5)
21.8 + + ø ø ø ø ø ø ø ø ø ++ + ++ + + + ± FH 28 D - 5S -.5 SH (5) 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** CL586-1861-4-** CL586-1868-3-** CL586-1823-5-** CL586-1835-4-** CL586-1827-6-**
問題 2-1 ボルト締結体の設計 (1-1) 摩擦係数の推定図 1-1 に示すボルト締結体にて, 六角穴付きボルト (M12) の締付けトルクとボルト軸力を測定した ボルトを含め材質はすべて SUS304 かそれをベースとしたオーステナイト系ステンレス鋼である 測定時, ナットと下締結体は固着させた
問題 2-1 ボルト締結体の設計 (1-1) 摩擦係数の推定図 1-1 に示すボルト締結体にて, 六角穴付きボルト (M12) の締付けトルクとボルト軸力を測定した ボルトを含め材質はすべて SUS304 かそれをベースとしたオーステナイト系ステンレス鋼である 測定時, ナットと下締結体は固着させた 測定データを図 1-2 に示す データから, オーステナイト系ステンレス鋼どうしの摩擦係数を推定せよ
ANOVA
3 つ z のグループの平均を比べる ( 分散分析 : ANOVA: analysis of variance) 分散分析は 全体として 3 つ以上のグループの平均に差があるか ということしかわからないために, どのグループの間に差があったかを確かめるには 多重比較 という方法を用います これは Excel だと自分で計算しなければならないので, 分散分析には統計ソフトを使った方がよいでしょう 1.
機械設計製図2 Excelを活用した設計計算 明治大学 理工学部 機械工学科
明治大学理工学部機械工学科 [45] 更新日 2017 年 04 月 20 日 機械設計製図 2 Excel を活用した設計計算 明治大学理工学部機械工学科 本日の予定 主な内容説明計算書作成提出 来週の説明 時間 30 分間 50 分間 10 分間 計算書の作成 Excel を利用して, 設計計算書を作成 関数電卓やアプリで数式を使った計算ができるけどダメなのか? 数式を入力 数値を選択 複数の設計値を計算
No
No. 1 2 No. 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 No. 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 No. 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 No. 44 45 46 47 48 49 50 51 52 No. 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62
仮説検定を伴う方法では 検定の仮定が満たされ 検定に適切な検出力があり データの分析に使用される近似で有効な結果が得られることを確認することを推奨します カイ二乗検定の場合 仮定はデータ収集に固有であるためデータチェックでは対応しません Minitab は近似法の検出力と妥当性に焦点を絞っています
MINITAB アシスタントホワイトペーパー本書は Minitab 統計ソフトウェアのアシスタントで使用される方法およびデータチェックを開発するため Minitab の統計専門家によって行われた調査に関する一連の文書の 1 つです カイ二乗検定 概要 実際には 連続データの収集が不可能な場合や難しい場合 品質の専門家は工程を評価するためのカテゴリデータの収集が必要となることがあります たとえば 製品は不良
統計的データ解析
統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c
スライド 1
データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える
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平成 24 年度 SCOPE 研究開発助成成果報告会 ( 平成 22 年度採択 ) 塩害劣化した RC スラブの一例 非破壊評価を援用した港湾コンクリート構造物の塩害劣化予測手法の開発 かぶりコンクリートのはく落 大阪大学大学院鎌田敏郎佐賀大学大学院 内田慎哉 の腐食によりコンクリート表面に発生したひび割れ ( 腐食ひび割れ ) コンクリート構造物の合理的な維持管理 ( 理想 ) 開発した手法 点検
多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典
多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め
ダンゴムシの 交替性転向反応に 関する研究 3A15 今野直輝
ダンゴムシの 交替性転向反応に 関する研究 3A15 今野直輝 1. 研究の動機 ダンゴムシには 右に曲がった後は左に 左に曲がった後は右に曲がる という交替性転向反応という習性がある 数多くの生物において この習性は見受けられるのだが なかでもダンゴムシやその仲間のワラジムシは その行動が特に顕著であるとして有名である そのため図 1のような道をダンゴムシに歩かせると 前の突き当りでどちらの方向に曲がったかを見ることによって
測量士補 重要事項「標準偏差」
標準偏差 < 試験合格へのポイント > 士補試験における標準偏差に関する問題は 平成元年が最後の出題となっており それ以来 0 年間に渡って出題された形跡がない このため 受験対策本の中には標準偏差に関して 触れることすら無くなっている物もあるのが現状である しかし平成 0 年度試験において 再び出題が確認されたため ここに解説し過去に出題された問題について触れてみる 標準偏差に関する問題は 基本的にはその公式に当てはめて解けば良いため
1.民営化
参考資料 最小二乗法 数学的性質 経済統計分析 3 年度秋学期 回帰分析と最小二乗法 被説明変数 の動きを説明変数 の動きで説明 = 回帰分析 説明変数がつ 単回帰 説明変数がつ以上 重回帰 被説明変数 従属変数 係数 定数項傾き 説明変数 独立変数 残差... で説明できる部分 説明できない部分 説明できない部分が小さくなるように回帰式の係数 を推定する有力な方法 = 最小二乗法 最小二乗法による回帰の考え方
NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, A
NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, AstraZeneca KK 要旨 : NLMIXEDプロシジャの最尤推定の機能を用いて 指数分布 Weibull
Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷
熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている
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Ch.4 重回帰分析 : 推論 重回帰分析 y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +... + k x k + u 2. 推論 1. OLS 推定量の標本分布 2. 1 係数の仮説検定 : t 検定 3. 信頼区間 4. 係数の線形結合への仮説検定 5. 複数線形制約の検定 : F 検定 6. 回帰結果の報告 入門計量経済学 1 入門計量経済学 2 OLS 推定量の標本分布について OLS 推定量は確率変数
Medical3
Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー
JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかと
JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかというお問い合わせがよくあります そこで本文書では これらについて の回答を 例題を用いて説明します 1.
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R で統計解析入門 (12) 生存時間解析 中篇 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ
基礎統計
基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t
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章重回帰分析 複数の変数で 1つの変数を予測するような手法を 重回帰分析 といいます 前の巻でところで述べた回帰分析は 1つの説明変数で目的変数を予測 ( 説明 ) する手法でしたが この説明変数が複数個になったと考えればよいでしょう 重回帰分析はこの予測式を与える分析手法です 以下の例を見て下さい 例 以下のデータ (Samples 重回帰分析 1.txt) をもとに体重を身長と胸囲の1 次関数で
Microsoft Word - テキスト;TS16949速習理解_2008.5.12_
ISO/TS16949 速 習 理 解 Ⅰ.ISO/TS16949 関 連 の 規 格 参 照 文 書 と 要 求 事 項 (1)ISO9001(2000) 要 求 事 項 (2)ISO9001へのTS16949(2002) 追 加 要 求 事 項 (3)IATF( 国 際 自 動 車 タクスフォース)ガイダンス TS16949(2002) 要 求 事 項 に 対 する 指 針 (4)AIAG( 米
ロペラミド塩酸塩カプセル 1mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにロペラミド塩酸塩は 腸管に選択的に作用して 腸管蠕動運動を抑制し また腸管内の水分 電解質の分泌を抑制して吸収を促進することにより下痢症に効果を示す止瀉剤である ロペミン カプセル
ロペラミド塩酸塩カプセル 1mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにロペラミド塩酸塩は 腸管に選択的に作用して 腸管蠕動運動を抑制し また腸管内の水分 電解質の分泌を抑制して吸収を促進することにより下痢症に効果を示す止瀉剤である ロペミン カプセル 1mg は 1 カプセル中ロペラミド塩酸塩 1 mg を含有し消化管から吸収されて作用を発現する このことから
ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75% ) (25% ) =9 7, =9 8 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ( ).,.,.,.,.,. ( ) (1 2 )., ( ), 0. 2., 1., 0,.
23(2011) (1 C104) 5 11 (2 C206) 5 12 http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata,.,,,.. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.,,. 1., 2007 ( ). 2. P. G. Hoel, 1995. 3... 1... 2.,,. ii 3.,. 4. F. (),.. 5.. 6.. 7.,,. 8.,. 1. (75%
8 A B B B B B B B B B 175
4.. 共分散分析 4.1 共分散分析の原理 共分散分析は共変数の影響を取り除いて平均値を比較する手法 (1) 共分散分析 あるデータを群間比較したい そのデータに影響を与える他のデータが存在する 他のデータの影響を取り除いて元のデータを比較したい 共分散分析を適用 共分散分析 (ANCOVA:analysis of covariance アンコバ ) は分散分析に回帰分析の原理を応 用し 他のデータの影響を考慮して目的のデータを総合的に群間比較する手法
形式 :AER 直流出力付リミッタラーム AE UNIT シリーズ 測温抵抗体リミッタラーム主な機能と特長 直流出力付プラグイン形の上下限警報器 リニアライズ バーンアウト ( 断線時出力振切れ ) 付 定電流式アクティブブリッジ方式により入力配線の抵抗値は 200Ω まで可能 サムロータリスイッチ
直流出力付リミッタラーム AE UNIT シリーズ 測温抵抗体リミッタラーム主な機能と特長 直流出力付プラグイン形の上下限警報器 リニアライズ バーンアウト ( 断線時出力振切れ ) 付 定電流式アクティブブリッジ方式により入力配線の抵抗値は 200Ω まで可能 サムロータリスイッチ設定方式 ( 最小桁 1%) 警報時のリレー励磁 非励磁が選択可能 出力接点はトランスファ形 (c 接点 ) リレー接点は
様々なミクロ計量モデル†
担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル
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1 2 4 3 5 6 8 7 9 10 12 11 0120-889-376 r 14 13 16 15 0120-0889-24 17 18 19 0120-8740-16 20 22 21 24 23 26 25 28 27 30 29 32 31 34 33 36 35 38 37 40 39 42 41 44 43 46 45 48 47 50 49 52 51 54 53 56 55 58
3 5 6 7 7 8 9 5 7 9 4 5 6 6 7 8 8 8 9 9 3 3 3 3 8 46 4 49 57 43 65 6 7 7 948 97 974 98 99 993 996 998 999 999 4 749 7 77 44 77 55 3 36 5 5 4 48 7 a s d f g h a s d f g h a s d f g h a s d f g h j 83 83
日本製薬工業協会シンポジウム 生存時間解析の評価指標に関する最近の展開ー RMST (restricted mean survival time) を理解するー 2. RMST の定義と統計的推測 2018 年 6 月 13 日医薬品評価委員会データサイエンス部会タスクフォース 4 生存時間解析チー
日本製薬工業協会シンポジウム 生存時間解析の評価指標に関する最近の展開ー RMST (restricted mean survival time) を理解するー 2. RMST の定義と統計的推測 2018 年 6 月 13 日医薬品評価委員会データサイエンス部会タスクフォース 4 生存時間解析チーム 日本新薬 ( 株 ) 田中慎一 留意点 本発表は, 先日公開された 生存時間型応答の評価指標 -RMST(restricted
EC-1 アプリケーションノート 高温動作に関する注意事項
要旨 アプリケーションノート EC-1 R01AN3398JJ0100 Rev.1.00 要旨 EC-1 の動作温度範囲は Tj = -40 ~ 125 としており これらは記載の動作温度範囲内での動作を保証す るものです 但し 半導体デバイスの品質 信頼性は 使用環境に大きく左右されます すなわち 同じ品質の製品でも使用環境が厳しくなると信頼性が低下し 使用環境が緩くなると信頼性が向上します たとえ最大定格内であっても
異文化言語教育評価論 ⅠA 第 4 章分散分析 (3 グループ以上の平均を比較する ) 平成 26 年 5 月 14 日 報告者 :D.M. K.S. 4-1 分散分析とは 検定の多重性 t 検定 2 群の平均値を比較する場合の手法分散分析 3 群以上の平均を比較する場合の手法 t 検定
異文化言語教育評価論 ⅠA 第 4 章分散分析 (3 グループ以上の平均を比較する ) 平成 26 年 5 月 14 日 報告者 :D.M. K.S. 4-1 分散分析とは 4-1-1 検定の多重性 t 検定 2 群の平均値を比較する場合の手法分散分析 3 群以上の平均を比較する場合の手法 t 検定の反復 (e.g., A, B, C の 3 群の比較を A-B 間 B-C 間 A-C 間の t 検定で行う
リスク分析・シミュレーション
はじめての Crystal Ball 操作マニュアル編 株式会社構造計画研究所 164-0012 東京都中野区中央 4-5-3 TEL:03-5342-1090 Copyright 2012 KOZO KEIKAKU ENGINEERING Inc. All Rights Reserved. はじめに 本マニュアルは 初めて Crystal Ball を操作する方向けに作成された入門マニュアルです
測定の不確かさ_表紙.indd
平成 22 年度 測定の不確かさ活用のための実態調査報告書 平成 23 年 3 月 社団法人日本計量振興協会 まえがき 測定の不確かさは測定結果の信頼性を表す方法として 測定結果の表現のルールを示す国際文書 (Guide to the expression of uncertainty in measurement :GUM) が 1993 年に出版され その後の改訂内容も含め 1996 年に国内に紹介されて以来不確かさの理解とその活用は計量器の校正分野では不確かさの評価と明示が定着してきた
EBNと疫学
推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定
DVIOUT
第 章 離散フーリエ変換 離散フーリエ変換 これまで 私たちは連続関数に対するフーリエ変換およびフーリエ積分 ( 逆フーリエ変換 ) について学んできました この節では フーリエ変換を離散化した離散フーリエ変換について学びましょう 自然現象 ( 音声 ) などを観測して得られる波 ( 信号値 ; 観測値 ) は 通常 電気信号による連続的な波として観測機器から出力されます しかしながら コンピュータはこの様な連続的な波を直接扱うことができないため
