エネルギー環境論 担当教官：谷本 潤 教授 第２回講義 実験計画法 Practical Issue #1 因子・水準が多数ある場合完全実験する のは大変だ！ 水準／因子 温度[℃] 湿度[%] 材料 １ 100 1.0 #1 ２ 150 2.5 #2 ３ 200 4.0 #3 ４ 250 5.5 #4 このような例を3因子4水準実験と云う． この実験で，例えばターゲットとして測定する物理量が引張強度 ［N/m2 ］だとする．これを特性値と云う． 湿度と材料の因子は一定の条件で，温度因子の水準を変化させ たとき特性値に及ぼす影響を要因効果と云う． 一般にM因子N水準では ・完全実験 NM通りの実験が必要！ →M,Nが大きくなると爆発的な数になる ・バリエーションスタディ 1+(N-1)*M通りでよい →標準ケース+着目因子以外は標準としたケース →正しい要因効果が計量できない ・実験計画法 R.A.フィッシャー，田口 →統計的裏付けにより完全実験からすると間引いた実験 を行うことで要因効果を推定する 直交実験，無作為化の原理 データの構造模型 ｘij＝μ＋αi＋ｅij μ ：平均値 αi ：因子Aの水準i（Ai）の効果；Σα=0 ｅij ：誤差；N.I.D.(0,σ2) 要因効果を図示すると... 交互作用 ある因子の要因効果が，別の 因子の水準がどうであるかに よって異なることがある．すな わち，いくつかの因子の水準 組み合わせに対し特別に生じ る組み合わせ効果があること になる．そのとき，これらの因 子間には交互作用が存在す ると云う． 直交表と割付線点図 列数が7 ↓ L8(27) ↑↑ 行数が8 2水準
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