製品案内『MSA（測定システム解析）とは』
ホーム ＞統計解析・品質管理 ＞製品案内 ＞手法一覧 MSA（測定システム解析）とは（工程分析） 工程管理，検査，試験などは測定データに基づいて行われます． そのため，測定データの信頼性を確保することが重要となります． IATF16949:2016では，適切な統計的手法を活用して測定システムを分析することを要求しており，関連マニュアル『MSA(Measurement Systems Analysis)』において具体的な分析方法や合格基準が示されています． 『MSA*1』では，以下の分析対象に対する分析方法が示されています． 安定性は測定値の経時的なばらつきを意味します．安定性の評価は標準サンプルを一定間隔で測定し，その測定値を管理図にプロットすることにより行います． 対象 内容 安定性（Stability）
JISZ8403:1996 製品の品質特性－規格値の決め方通則
2019年7月1日の法改正により名称が変わりました。まえがきを除き，本規格中の「日本工業規格」を「日本産業規格」に読み替えてください。 日本工業規格 JIS Z 8403-1996 製品の品質特性− 規格値の決め方通則 Quality characteristics of products −General rules for determination of specific values 1. 適用範囲 この規格は，出荷時の製品(1)の品質特性の規格値を要求条件と経済的観点との兼ね合いで 合理的に決める方法の，一般的な事項について規定する。 注(1) 商取引の対象となる品物で，ある一定の手段・工程を通じて製造されたものであり，半成品を 含む。 備考1. 個品に対する規格値は，最大許容値（規格上限値）・最小許容値（規格下限値）の両方（両方 限界，bilateral li
管理値を決めよう 平均±3σ | シグマアイ-仕事で使える統計を-
規格を決めるための5つのポイント今回は規格を決めるときに考慮すべき、5つのポイントを紹介します。 正規分布の性質を活用する以前紹介したように、測定する値が正規分布をとる場合、 平均値±3×標準偏差 には、99.7%のデータが収まります。 つまり1000個製品を作ると3個の製品が不良になる計算であり、この範囲を外れる可能性は非常に稀であると言えるわけです。 ということは、製品の値をサンプリングして管理値を決める場合は、得られた製品の平均値と標準偏差を計算してやると 上限規格：平均値+3×標準偏差 下限規格：平均値-3×標準偏差 という風に管理値を決めることが出来ます。 この場合、この値を外れるのは0.3%の確率で起こる異常と判定されて一定の根拠を持った管理が実施できるわけです。 実際に、工程能力指数や管理図をはじめとしたSQCには頻繁に活用されています。 測定する値は正規分布か否かσを使った
ようこそ、化学標準物質の不確かさへのいざない
のような関係にありますが、標準不確かさが大きさの標本の不偏分散 から推定した母標準偏差の推定値で、測定量（物理量）の推定値として大きさの標本の平均値を用いる場合（）には、包含係数はスチューデントの分布の逆関数値に等しくなります。ここでは標本のサンプル数から求められる自由度であり、は危険率あるいは有意水準と呼ばれる値で信頼の水準とはの関係にあります。 ちなみに、危険率すなわち信頼の水準における自由度のスチューデントの値はであり、自由度では、では、ではとなります。したがって、標本のサンプル数がある程度大きくなると、信頼の水準に相当するスチューデントの値は近傍の値となることから、包含係数をと考えても大差がないと言えるでしょう。 このように純粋に統計的な見地から算出される不確かさのことを「Aタイプの不確かさ」と呼び、包含係数の値も純粋に数学的な計算から求められます。これに対して理論や経験などから得
統計検定を理解せずに使っている人のために III
Online ISSN : 1883-6852 Print ISSN : 0453-073X ISSN-L : 0453-073X
統計検定を理解せずに使っている人のために II
Online ISSN : 1883-6852 Print ISSN : 0453-073X ISSN-L : 0453-073X
マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む
対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
62-1-4.dvi
2014 62 1 45–58 c �2014 † 2013 7 22 10 15 10 17 Pearl 1999 3 SITA 1. 1.1 Potential response approach, Potential outcome approach Pearl, 2009 , 2009 ; Rubin, 2006 “ ” Potential response model, Potential outcome model “Counterfactual” “Potential Outcome” “Potential Response” Albert and Nelson, 2011; Cai et al., 2007, 2008; Kuroki, 2013; Kuroki and Cai, 2008; VanderWeele et al., 2011; VanderWeele and
ODN：サービス終了のお知らせ
ご訪問いただいたお客様へのお知らせ アクセスいただいたWebサービスは提供を終了いたしました。 長年にわたり、多くの皆様にご利用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。 ODNトップページへ
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2006 54 2 511–523 c �2006 † 2006 1 4 2006 5 8 1. Turing Church Solomonoff Kolmogorov Chaitin Martin-Löf 0 1 1 7 0000000 001101 † 152–8552 2–12–1 512 54 2 2006 3000 0 03000 3000 3000 2 Martin-Löf n n ω ⇐⇒ 1 Li and Vitányi 1993 2 Martin-Löf 1966 4 Cilibrasi and Vitányi 2005 2. 513 ω n ω1:n ω ω1:n n 1 #1(ω1:n) n/2 A #1(ω1:n) − n/2 √ n A A 1 #1(ω1:n) − n/2 n1/4 0 ω1:n 1 Martin-Löf 1. δ (sequentia
生態学データ解析 - 統計学授業
北大・環境科学院での 久保 による統計モデリング授業，生態学を研究する大学院生むけ 講義のーと (2008 年版) : 北大図書館 HUSCAP からダウンロードしてください 統計モデリングの教科書「データ解析のための統計モデリング入門」出版 (2012-05-18) 外での集中講義あれこれ: 出張統計学授業 このペイジの短縮 URL: http://goo.gl/76c4i 北大 ELMS 2018 年度 2018 年 6-7 月 の 授業のペイジ 2018 年度: 生態学基礎論 の 2 回分 2019 年 1 月 21, 23 日の 授業のペイジ (←講義資料 PDF ファイルがダウンロード可能） 2017 年度 2017 年 6-7 月 の 授業のペイジ 2017 年度: 生態学基礎論 の 2 回分 2018 年 1 月 22, 24 日の 授業のペイジ (←講義資料 PDF ファイ
Epi Info日本語版
Epi Info 日本語版 疫学調査の企画，実施，解析，報告までの全てをアシストするソフトで， 調査票作成，データ入力，データ解析，地図作成，報告書作成が行えます． またチュートリアルが充実していて，食中毒事 例，感染症事例，サーベイランス事例が学べます． ＣＤＣ では，疫学研修に，Epi Info を活用していて，また世界中の国が利用出来るように 各国語対応が可能なシステムを提供しています． 2008年08月18日に EpiInfo 3.5.1(2008/08/13) がリリースされました． 日本語版Epi info3.5.1ｊ用の日本語パッチjpatch35.exe(2008/08/29)をお使い下さい． 日本語ヘルプ3.5版，日本語版テキスト3.5版はしばらくお待ちください． ※PDFファイルを開くためにはAcrobatReaderが必要です． Epi Info 3.5.1j E
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ランダムの程度の助言付き計算
ランダムネスの一般化 (形式体系と計算理論)
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