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。 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）の影響を除くために同条件で反
Rの基本パッケージ中の平滑化関数一覧 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です核関数を用いた平滑化 Nadaraya-Watson による核関数を用いた回帰平滑化を行う。 ksmooth(x, y, kernel = c("box", "normal"), bandwidth = 0.5, range.x = range(x), n.points = max(100, length(x)), x.points) ↑ 散布図平滑化 LOWESS 平滑化による計算を実行する。 lowess89 は平滑結果の座標である x と y を成分に持つリストを 返す。平滑結果は lines() 関数で元の散布図プロットに描き加えることができる。 lowess(x, y = NULL, f = 2/3, iter=3, delta = 0.01 * diff(range(xy$x[o
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