PDCAサイクル - Wikipedia
PDCAサイクルの概念図 PDCAサイクル（PDCA cycle、plan-do-check-act cycle）とは品質管理など業務管理における継続的な改善方法。Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（確認）→ Act（改善）の4段階を繰り返して業務を継続的に改善する方法。主に日本で使われている[注 1]。AをActionとする場合もある[1]。 PDCAを提唱したと言われるデミングは、CheckはHold Backという停止を意味することから好ましくないと晩年まで主張していた。PDCAはシューハート・サイクル（Shewhart Cycle）またはデミング・ホイール（Deming Wheel）とは関係がないとも証言をしている。没年には、CheckをStudy（研究）に置き換えたPDSAサイクルとすべきであると主張した[2]。 PDCAは繰り返されていく。 第二次世界大戦後、日本に
linear-tech.co.jp/company/news/timelynews/TN013.pdf
ADIのESGへの取り組み このプレスリリースでは、ADIの2022年版環境・社会・ガバナンス（ESG）レポートに焦点を当てます。ADIのソリューションがどのように社会と地球に利益をもたらすか、新たな総取水量原単位目標を導入し、透明で正確な情報開示への取り組みを継続するかをご覧ください。 さらに詳しく
共分散 - Wikipedia
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主成分分析 - Wikipedia
関連する手法[編集] 主成分分析は因子分析によく似ている。因子分析は、データの背後にある構造に関する分野固有の仮設と、主成分分析の場合とはわずかに異なった行列に対する固有ベクトルを求める手法である、と要約できる。 主成分分析は正準相関分析 (canonical correlation analysis; CCA) とも関わりがある。正準相関分析は二つのデータセット間の相互共分散に基いて座標系を定める手続きだが、主成分分析は単一のデータセットの分散に基いて座標系を選択する手法である[7][8]。 詳細[編集] 数学的には主成分分析はデータの基底に対し直交変換（回転）を行い、新たな座標系を得ることであり[9][要ページ番号]、新しい座標系はその第一成分（第一主成分と呼ばれる）から順に、データの各成分に対する分散が最大になるように選ばれる。 以下では、データ行列 X として、各列の標本平均が 0
因子分析 - Wikipedia
因子分析（いんしぶんせき、英: factor analysis）は、分析対象を多数の項目で測定・評価したデータ(=観測データ)の連成を分析し、データの裏にある本質的な原因(=因子)を統計的に推定する多変量解析の手法のひとつ。 心理学におけるパーソナリティの特性論的研究など、心理尺度の研究手法として使用される。 モデル式の形状などから主成分分析と混同されることもあるが、主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係を異にする。 適用の例として「器用さ」の個人差の検討が考えられる。A, B, Cの3人はそれぞれ「ジグソーパズル」「彫刻」「時計の分解」をある速度で器用にこなすことができるとしたときにA, B, Cの器用さをどのように評価すればよいかを考える場合、3人が
多変量解析 - Wikipedia
この項目「多変量解析」は加筆依頼に出されており、内容をより充実させるために次の点に関する加筆が求められています。 加筆の要点 - 統計学の分野の内容をベースとした導入部分の出典明記・加筆など。また、各学問での多変量解析の利用など。 （貼付後はWikipedia:加筆依頼のページに依頼内容を記述してください。記述が無いとタグは除去されます） （2020年7月） 多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate analysis）は、多変量のデータの特徴を要約する方法のことである[1]。データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする[2]。 当初は統計学の理論として生まれたが、コンピュータの発展とともに他の分野でも応用されるようになっていった[1]。 主な多変量解析[編集] この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の
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ネスティング アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムを用いた自動ネスティングシステムの開発と実用化 | CiNii Research
F I N EST アルゴリズムによる鋼板自動ネスティングの実用化 Application of Automatic Nesting to Ship Hulls Using the FINEST Algorithm 長 島 智 樹 株式会社アイ・イー・エム エンジニアリング部 丹 羽�