本記事では、タグチメソッドの回帰手法「T法」についてまとめていきます。重回帰分析では、説明変数から目的変数が発生していると考えています。一方でT法では、目的変数から説明変数が発生していると考えています。 T法とは？用いられる、データタイプは重回帰分析と同じです。 つまり、一つの目的変数と複数の説明変数があり、連続変量を考えています。 重回帰分析との違いは、データ発生の背景にあります。 重回帰分析では、説明変数から目的変数が発生していると考えています。 一方でT法では、目的変数から説明変数が発生していると考えています。 左図：重回帰のモデル（説明変数は独立）、右図：T法のモデル T法では、「重り」と「秤」のモデルとしてよく知られています。 一つの「重り」を複数の「秤」で測ったときにそれぞれの秤の重要性によって総合して「重り」の重さを推定する方法と考えられています。 秤の重要性はSN比と呼ばれ