品質最適化のための実験計画法

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本研究班は、実験計画法の構成から推論、データ解析に至るまでの広範な分野に対して以下のような組織的検討を進めた。鷲尾は、田口のパラメータ設計で用いられている直積実験をレゾリューション4の割り付けを利用すれば、一つの直交表実験で代替できる可能性を示唆した。渋谷は、神戸商科大学の高橋と共同で、金属疲労実験の背後にある確率論的機構を洞察しビクセル変換を伴う極値理論を展開した。篠崎は、直交表実験で懸案となっている誤差分散の推定量のプーリングによる改善問題に、部分積分を利用した接近を試み、幾つかの一様な改善法を示した。柴田は、S言語を用いれば実験計画法に付随する統計的モデルを統一的に記述でき、妥当な分析が行えることを示唆した。竹内(寿)は多元配置データ及び直交表実験データをノンパラメトリックに推論すると検定統計量間に強い相関が発生し、解釈には注意が必要となることを示した。椿は、誤差因子を変量と見なした場合のSN比解析に対する統計モデル及び推定量を提案し、マンデルの交互作用解析をSN比解析でも適用できることを示唆した。飯田は、多くの誤差因子割り付けに有用なL12過飽和直交表実験の最適構成を開発し、従来の方法との比較を行った。竹内(秀)は、多入出力計測システムの校正実験から入力の予測量を改善することを検討し、このような計測システムのSN比の定義を提案した。これらの成果の一部は、応用統計シンポジウム、統計学会などで公表されている。また、本年3月に行った研究会で外部の識者のコメントを頂戴し、それを受けて殆どの成果は本年7月に行われる国際会議Statistics in Industry ,Science and Technologyに採択後発表の予定である。