Statistics Toolbox

実験計画法と統計的工程管理

実験計画法

実験計画法 (DOE: Design Of Experiments) のための関数により、統計的モデリングのためのデータを収集するために、実際的な計画を作成してテストできます。これらの計画法により、どの実験条件が結果に影響を与えるかを理解するために、データ入力を操作することができます。サポートされている計画法の種類は次のとおりです。

  • 完全実施要因計画
  • 一部実施要因計画
  • 応答曲面計画 (中央複合および Box-Behnken)
  • D-最適計画
  • ラテン超方格計画

Statistics Toolbox では、カスタマイズした DOE を定義、解析、可視化することができます。たとえば、ANOVA、線形回帰、および応答曲面モデリングを使用して入力の影響や交互作用を計算し、その後、主効果プロット、交互作用プロット、多変量チャートで結果を可視化することができます。

決定木をデータに適合させる例。

決定木をデータに適合させる例。Statistics Toolbox の近似機能を使用して、決定規則やグループの配置のダイアグラムを描画することにより、決定木を可視化することができます。

Statistics Toolbox の実験計画法 (DOE) と応答曲面近似機能を使用した、実験の化学反応のモデリング。

Statistics Toolbox の実験計画法 (DOE) と応答曲面近似機能を使用した、実験の化学反応のモデリング。

統計的工程管理

Statistics Toolbox には、統計的工程管理 (SPC: Statistical Process Control) をサポートする一連の関数が用意されています。これらの関数を使用してプロセスの可変性を評価することで、製品やプロセスを監視し、改良することができます。SPC の関数により、以下が可能です。

  • ゲージ反復性および再現性の評価
  • 工程能力の計算
  • 制御チャートの作成
  • 制御チャートデータへの Western Electric および Nelson 異常判定ルールの適用
工程データと Western Electric 異常判定ルールに対する違反を表す制御チャート。

工程データと Western Electric 異常判定ルールに対する違反を表す制御チャート。Statistics Toolbox には、製品やプロセスを監視し、評価するためのさまざまな制御チャートおよび異常判定ルールが用意されています。

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