複数条件の組み合わせによるテストケース数爆発と戦うPairwise(ペアワイズ)法とそれを支えるツール「PICT」 | DevelopersIO
ペアワイズ法を使うことで、効率的にテストケースを絞り込めることがわかったかと思います。 --- 2019/10/31 追記 --- どうしてテストケースを絞り込んでも大丈夫なのか？という意見がSNSやはてブのコメントで見受けられたので、フォローアップエントリを書きました。こちらも合わせてご覧ください。 ペアワイズ法は本当に有効なのか？組み合わせテスト技法と上手に付き合う方法 ｜ DevelopersIO ペアワイズ法を支えるツール「PICT」 ペアワイズ法が有効なことはわかりましたが、この組み合わせをどうやって作れば良いでしょうか？条件の数が少なければ前述のように手作業でもやれないことはありませんが、現実の問題はもっと複雑ですので、到底無理でしょう。 そこで役に立つのが、ペアワイズ法のテストケースを生成してくれるツール「PICT」です。 microsoft/pict: Pairwise I
第16回R勉強会＠東京（#TokyoR）を開催しました！ - yokkunsの日記
第16回R勉強会＠東京（Tokyo.R#16）を開催しました！ 第16回R勉強会＠東京（Tokyo.R#16） : ATND 内容 @sleipnir002:Rで学ぶデータサイエンス５パターン認識 8,9k-近傍法、学習ベクトル量子化 概要:教科書の内容にそって、上記のアルゴリズムの勉強をします。 パターン認識 08 09 k-近傍法 lvq View more presentations from sleipnir002 @Hiro_macchan : Rを用いた地理的情報解析 概要:Rを用いた地理的情報の解析について、ＲにもＧＩＳにも詳しくない人間ががんばった経緯を発表できればと思います。 @a_bicky: Rデバッグあれこれ 概要: 実用的なデバッグ方法を紹介できればと思います。 Rデバッグあれこれ View more presentations from abicky @ito_
広告クリエイティブの最適化、ネット広告の効果改善、Rで実験計画法、アクセス解析、アドテク基礎で参考になるスライド、記事まとめ - 久保清隆のブログ
最近勉強中の内容。最近のネット広告業界は、変化が早くて情報をキャッチアップしたり必要な知識を身に付けるのが大変だけど、時代に取り残されないようにしっかりとついていきたい。 広告クリエイティブの最適化 広告クリエイティブ最適化の実際 TokyoWebmining 22nd 発表資料 from kan_yukiko はじめに（CRMビジネスマップと最新のディスプレイ広告） インターネット広告市場について 直交表を用いたクリエイティブの最適化配信について 直交表を用いた実験計画法によるクリエイティブの最適化の考え方は勉強になった。 株式会社ALBERT（アルベルト） 最適化とは 「制約条件がある中で複数の選択肢を組み合わせ何らかの成果を出すとき、その成果を最小または最大にすること」 BIと最適化 最適化ソリューション 最適化問題 ネット広告の効果改善 第4回：ネット広告の費用対効果を100%確実
QFD、TRIZ、タグチメソッドがどうして簡単に使えないのか。③－1
社会人MBA－技術者編 技術者MBA記. 社会人MBA、イノベーション、研究開発、品質管理、シックスシグマ、データマイニング、MOTなど、徒然なる話 QFD（品質機能展開）、TRIZ（発明技法）、及びタグチメソッドは何故簡単に使えないのだろうか？ 今日は、タグチメソッド（実験計画法）についてである。 タグチメソッドでは、まず、実験計画法での分散分析や種々の統計をある程度は理解しないと、あの割り付けやSNの話の凄みが味わえない。 その実験計画法では、一度でも“最適化”してみないと、その手法の便益を享受できない。 3D-CADなどを用いた際に行なうタグチメソッドとの共同作業は、何せモックも組まなくていい（プロトタイプを試作しないなど）、画面上の話なのでトコトンまでシミュレーションを行うことができる。 ここまでくれば、いいことばかりだが、いや、いいことばかりである。 なぜ、簡単に使えないのか？
だからトヨタは最適解に最短ルートでたどり着く
大手企業の中でも優秀だと評価される技術者が習得している品質手法を網羅し、高い水準の「品質力」を身に付ける──。こうしたコンセプトで「技術者塾」が立ち上げた連続講座「品質完璧マスターシリーズ」。デンソーの開発設計者出身で「品質リーダー」も経験した皆川一二氏が講師を務める。この中に「因子の最適値の決め手『実験計画法』入門」という講座がある。トヨタグループにとって実験計画法とは何か。皆川氏に詳しく聞いた。（聞き手は近岡 裕） ──「品質完璧マスターシリーズ」、第9回の講座のテーマは「実験計画法」です。初めて聞く人でも分かるように、まずは実験計画法を分かりやすく説明してください。 皆川氏：実験計画法は、最適値を最小の試料から最速で求めるための方法です。「データがない」ことがポイント。その点が多変量解析（品質完璧マスターシリーズの第8回を参照）などとの大きな違いです。多変量解析は山積みのデータがあり
実験計画法と組合せ最適化 - Qiita
これは、アルゴリズム Advent Calendar 2015の3日目の記事です。 はじめに 実験計画法の簡単な紹介と、その発展として組合せ最適化によるアプローチを紹介します。 背景 センサー情報からある解析をしたいとします。 センサーは、1万円のものと3万円のものがあり、置かないこともあるので、3種類の選択があります。 センサーの設置場所は、20カ所の候補があります。 全センサーの総購入費用は5万円以下に抑えないといけません。 どこにいくらのセンサーを置いたら、効率よく検証できるのかを知りたいものとします。 ケースの例としては、「A地点とB地点に1万円のセンサー、C地点に3万円のセンサーを配置」となります。 用語 下記の用語を使います。 要因：水準を決めたい検討対象。今回は、センサーの配置候補。 水準：要因の取り得る値。今回は、センサーの費用で、0万円、1万円、3万円の3種類。 交互作用
品質管理と実験計画法の基本を押さえよう
本連載のテーマは、品質管理の分野で利用できる統計的方法の内容とその実践です。品質管理が扱うテーマは幅広く、商品の企画・設計からアフターサービスまで、企業および組織のすべての活動にその考え方がかかわってきます。 本連載では、統計的方法の適用事例として、ある工程で製造された製品が規格を満たすかどうかといった狭義の品質管理の事例、商品の企画・設計の事例を取り上げますが、方法自体は、上手く応用することによって、これに限らずすべての品質管理の場面で適用することが可能です。 ちなみに統計的方法と聞くと数学的なイメージを強く抱かれると思いますが、難しい計算はすべてソフトウェアが正確に実行してくれます。ただ、専門の統計ソフトウェアを使った方法を採用しても、そのソフトを使った分析ができなければ意味がありません。ところで、皆さんの多くがすでにお使いのExcelは、統計的方法に関するさまざまな機能を搭載していま
組み合わせテストを科学的に効率化する――手法とツール、品質保証のための道具
組み合わせテストを科学的に効率化する――手法とツール、品質保証のための道具：現場で使うためのオールペア法、直交表の基本（2）（1/3 ページ） あらゆる条件を網羅したテストを実行することは現実的ではありません。しかし、職人技と勘、あるいは闇雲にテストツールに頼っても、科学的に品質を保証できません。最小のコストで品質を保証するための手法と、その考え方、制約がどのようなものかをじっくり見ていきましょう。 連載バックナンバー 前回はソフトウエアテストの問題点とテストの基本的な考え方やその手法を紹介し、その中で「デシジョンテーブル」を例に挙げました。今回はデシジョンテーブルなどの「組み合わせテスト」を効率的に実施するための手法として、「オールペア法」や「直交表」の考え方を見ていきましょう。考え方や用語がやや難解に見えるかもしれませんが、テストケース自体はツールが生成してくれます。ツールを適切に使う
entertainment-lab
数学，プログラミングといった技術に関するブログ． 主なトピックはR,Java,C,競技プログラミングです． 本WebページはFirefoxで表示を確認しています。 TopCoder ID:itoyan slideshare ID(勉強会で発表に利用したスライド):itoyan110 github ID:itoyan 令和4年度のデータベーススペシャリスト試験に独力で合格したので、何をやっていたのか記録に残しておきます。 1. 購入した試験用の書籍 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和4年度(紙媒体) うかる! データベーススペシャリスト 2022年版(電子媒体) ネットワークスペシャリストと同様、一通り頻出範囲に触れられる書籍があった方がいいです。2冊持ち歩くのは重いので、三好先生の本は電子版にしておきました(Amazonのセールなどお得な時期に買ったはず)。ウォーミングアップ
実験計画と分散分析
実験計画と分散分析――総論 三中信宏（農業環境技術研究所） minaka@affrc.go.jp ●ばらつきを調教する－実験を計画する基本的意義 さまざまな要因によって観察データはばらつく．データが示すこの変動の様相を分析することにより，実験処理の変動因としての効果を判定することができる．ある実験処理の効果を調べる目的で実験区を配置することを実験計画と呼ぶ．ある方式で配置された実験区から得られたデータの変動は分散分析によって統計的に分析される．本項目では実験計画とそれに続く分散分析の基本について述べる． 今世紀初頭に生物統計学者ロナルド・フィッシャー（Ronald A. Fisher）が数理統計学の基礎理論をつくろうとしていた当時，圃場試験データはもっぱら変量間の相関分析のためだけに利用されていた．フィッシャーは単に相関係数の計算だけではデータの解析方法としては不十分であると考え，反復測定
Q＆Aで読むソフトウエアテスト「オールペア法、直交表の基本」
Q＆Aで読むソフトウエアテスト「オールペア法、直交表の基本」：現場で使うためのオールペア法、直交表の基本（5）（1/3 ページ） 今回は連載の総集編として、ここまでで解説してきたポイントをFAQ形式でまとめてみました。本稿を、ソフトウエアテストで「考え過ぎた」ときに、リファレンスとして使ってみてください。詳細を確認したい場合は連載各回の解説を確認してみましょう。 連載バックナンバー 本連載では、ソフトウエアの品質を担保するテスト手法として、組み合わせテストの網羅率を保証する「オールペア法」と「直交表」について見てきました。 第一回では現状のソフトウエアテストが持つ課題を紹介、第二回で本連載のメインテーマである「オールペア法」と「直交表」の概念とツールの使い方を解説、第三回では、現場で使うためのコツを見てきました。この手法は、コツと見極めが必要なことに変わりはありませんが、原則としては素直に
実験計画法 - Wikipedia
実験計画法（じっけんけいかくほう、英: Experimental design、Design of experiments）は、効率のよい実験方法を設計（デザイン）し、結果を適切に解析することを目的とする統計学の応用分野である。R・A・フィッシャーが1920年代に農学試験から着想して発展させた。特に1950年G・M・コックスとW・G・コクランが標準的教科書を出版し、以後医学、工学、実験心理学や社会調査へ広く応用された。またこれを基にして田口玄一による品質工学という新たな分野も生まれた。 他にも、マーケティングや新しい商品・サービスのコンセプトや仕様を考える場合などに用いられる、コンジョイント分析も有用である。 基本原則[編集] 実験計画法の基本的な原則は次の3つである。 局所管理化 影響を調べる要因以外のすべての要因を可能な限り一定にする。 反復 実験ごとの偶然のバラツキ（誤差）の影響を除
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見えてきた最適解
Orthogonal array - Wikipedia
回帰分析の用途・実験計画法の意義・グラフィカルモデリングの活用 | 永田 靖教授（早稲田大学）
Design of experiments via taguchi methods: orthogonal arrays - ControlsWiki
Amazon.co.jp: 実験計画と分散分析のはなし: 効率よい計画とデ-タ解析のコツ: 大村平: 本
https://www.jstage.jst.go.jp/article/weed/56/1/56_1_24/_pdf
Rで実験計画法 前編
統計科学のための電子図書システム