エネルギー環境論
担当教官：谷本 潤 教授
第２回講義
実験計画法
Practical Issue #1
因子・水準が多数ある場合完全実験す るのは大変だ！
水準／因子 温度 [ ]℃ 湿度 [%]
材料
１ 100 1.0 #1
２ 150 2.5 #2
３ 200 4.0 #3
４ 250 5.5 #4
このような例を 3 因子 4 水準実験と云う．
この実験で，例えばターゲットとして測定する物理量が引張 強度［ N/m2 ］だとする．これを特性値と云う．
湿度と材料の因子は一定の条件で，温度因子の水準を変化さ
一般に
M
因子N
水準では・完全実験
N
M 通りの実験が 必要！→M,N が大きくなると爆発的な数になる
・バリエーションスタディ
1+(N-1)*M
通りでよい→ 標準ケース + 着目因子以外は標準としたケース
→ 正しい要因効果が計量できない
・実験計画法
R.A.
フィッシャー，田口
→ 統計的裏付けにより完全実験からすると間引いた 実験を行うことで要因効果を推定する
直交実験，無作為化の原理
データの構造模型
ｘ ij ＝
μ
＋α
i ＋ｅ ijμ
：平均値α
i ：因子A
の水準i
（A
i ）の効果；Σ α=0
ｅ ij ：誤差；
N.I.D.(0,σ
2)
要因効果を図示する と
...
交互作用
ある因子の要因効果が，別 の因子の水準がどうである かによって異なることがあ る．すなわち，いくつかの 因子の水準組み合わせに対 し特別に生じる組み合わせ 効果があることになる．そ のとき，これらの因子間に は交互作用が存在すると云 う．
直交表と割付線点図 列数が
7
↓
L
8(2
7)
↑↑
行数が
