～技術者・管理者必携の最適化アルゴリズム～
9/29には初級編講座も開催します。詳細は下記プログラム内よりご確認ください。
初級編は下記よりご覧ください。
https://www.rdsc.co.jp/seminar/210694
初級編・中級編は2日間ご受講の場合は以下よりお申込みください
https://www.rdsc.co.jp/seminar/2106111
初級コースの内容確認
１．どんなデータでも分けて解析すれば怖くない
1-1.データの活用は分けることから始まる
1-2.データを共通要因と個別要因に分解する
1-3.要因の影響度を視覚化する分散分析とは
1-4.一元配置（一要因）データを分解する
1-5.二元配置（二要因）データを分解する
■Ｅｘｃｅｌで分散分析表を作成する
２．実験計画法で効率的に最適案を検討する
2-1.多元配置（三要因以上）データを扱う実験計画法とは
2-2.実験の計画を立案する直交表とは
2-3.直交表の割付に活用する線点図とは
2-4.要因の主効果と交互作用を検討する
2-5.補助表と寄与率を統合し重要要因を算定する
2-6.最適案の再現性を検討する
■Ｅｘｃｅｌで多元データを解析する
３．検定で改善効果を統計的に判断する
3-1.仮説を立て改善効果を検定する
3-2.仮説が正しいかの判定基準を設定する
3-3.t検定で母集団の平均値の改善効果を検定する
3-4.カイ二乗検定で母集団のばらつき低減効果を検定する
3-5.Ｆ検定で２つの母集団のばらつきの違いを検定する
■Ｅｘｃｅｌで仮説を検定する
４．正規分布以外のデータ分布とその活用事例
4-1.ランダムに到着するトラックの台数を表すポアソン分布
4-2.機械が故障してから次に故障するまでの時間を表す指数分布
4-3.ある時間に故障する確率を表すワイブル分布
■Ｅｘｃｅｌで故障しない確率を計算する
4-4.待ち行列により顧客を待たせない窓口を検討する
4-5.待ち行列による待ち時間のばらつき低減事例
まとめと質疑応答