(解説)
1.L9実験計画(交互作用を無視)について、
説明して行きます。
2.L9実験計画(交互作用を無視)は、以下の特徴が
有ります。
・目的 : 最適化実験
・実験数: 8回×連続n個
・因子 : 最大4因子
・水準 : 3水準
・割付け: 自由
(解説)
1.直交表への割付けについて、説明して行きます。
2.因子と水準は、左表1の設定とします。
・因子: 3因子(A〜C)
・水準: 3水準
3.交互作用が無視できるので、A〜Cの3因子を
ランダムに1〜4列に割り付けます。
4.交互作用がある場合は、線点図を用いて割り付け
ますが、今回は使いません。
(解説)
1.実験の実施について、説明して行きます。
2.左表2に様に実験計画を作成し、実験を実施し
ます。
3.実験の順序は、ランダムに行います。
4.得られた結果を、右列のデータに記載します。
5.本例では同一条件でデータを2個連続で採取する
ので、完全ランダムでは有りません。
(解説)
1.各水準毎の和を算出について、説明して行きます。
2.左表3の様に、下記の項目を算出します。
・第1水準の和T1
・第2水準の和T2
・第3水準の和T3
・総計T
(解説)
1.各項目の計算について、説明して行きます。
2.計算する項目を以下に記します。
・修正項 : CT=T2/N=
・総変動 : ST=
・要因変動: SA=
・要因変動: SB=
・要因変動: SC=
・誤差変動: Se1=
・誤差変動: Sew=
(解説)
1.分散分析表の作成について、説明して行きます。
2.左表4の様に、分散分析表を作成します。
3.横の項目
・要因
・平方和S
・自由度f
・分散V
・F0
・p値
・寄与率ρ
(解説)
1.最適条件の選定と推定について、説明します。
2.最適条件の選定
・左図2の様に、要因効果図を作成します。
・A2、B2、C2が最適条件と分かります。
3.最適条件の推定
・下記の計算式で、推定します。
・μ(A2B2C2)=A2+B2+C2−2T=
・ここで、Tは総平均を意味します。
4.上記の推定は大雑把に見えますが、直交実験では
良く用いられます。