タグチメソッドSN比
324 ：774ワット発電中さん：
第18回QES大会は発表103件、そのうち約24件がMTS関連、また、約8件がソフトウェアやデータマイニング。
合わせて (24＋8) ＝約32件を除くと、これまでほとんど無かった基本問題 （数理） の関連約13件が目につく。
残り約58件 (＝103-24-8-13) が最適化・機能性評価で、その大部分は最小２乗法で比例式をあてはめて
SN比とか感度とか。結局、あてはめの残差すなわち 「ばらつき」 と、それから 「比例定数」 とが全部になる。
MTS関連 − 6,7,9,10,11, 12,18,19,21,22, 23,24,48,60,74, 75,76,77,94,95, 96,97,98,99
ソフトウェア・データマイニング − 38,72,80, 100,101,102,103,104
基本問題 （数理） 関連 − 5,8,13,14,34, 35,36,53,63,69, 70,71,73
数字は発表番号。発表概要をざっと見て拾ってみた粗雑な仕分けだが、全体の様子は何とかわかりそうな感じ。
合わせて (24＋8) ＝約32件を除くと、これまでほとんど無かった基本問題 （数理） の関連約13件が目につく。
残り約58件 (＝103-24-8-13) が最適化・機能性評価で、その大部分は最小２乗法で比例式をあてはめて
SN比とか感度とか。結局、あてはめの残差すなわち 「ばらつき」 と、それから 「比例定数」 とが全部になる。
MTS関連 − 6,7,9,10,11, 12,18,19,21,22, 23,24,48,60,74, 75,76,77,94,95, 96,97,98,99
ソフトウェア・データマイニング − 38,72,80, 100,101,102,103,104
基本問題 （数理） 関連 − 5,8,13,14,34, 35,36,53,63,69, 70,71,73
数字は発表番号。発表概要をざっと見て拾ってみた粗雑な仕分けだが、全体の様子は何とかわかりそうな感じ。
|
|
|
325 ：774ワット発電中さん：2010/04/27(火) 12:31:10
↓>>324 ソフトウェア・データマイニングの発表104を列挙は不注意による間違い。これを削除すると、まず、
（M) MTS関連 24件 − 6,7,9, 10,11,12,18,19, 21,22,23,24,48, 60,74,75,76,77, 94,95,96,97,98,99
（N) そのほかのもの （MTS関連ではないもの） 合計 79件。そのうちでは、
（A） ソフトウェア・データマイニング 7件 − 38,72,80, 100,101,102,103
（B） 基本問題 （数理） 関連 13件 − 5,8,13,14, 34,35,36,53,63, 69,70,71,73 − これまでは無かった
（C) 最適化・機能性評価 59件 − 1,2,3,4, 15,16,17,20, 25,26,27,28,29, 30,31,32,33,37,
39,40,41,42,43,44,45,46,47, 49,50,51,52, 54,55,56,57,58,59, 61,62, 64,65,66,67,68,
78,79, 81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93
なお、（M) MTS関連 24件 を細かく見てみると、
（MA) 6,7,21,23,60,98 − MTS一般・データマイニング 6件
（MB) 10,11,74,75,77 − MTS基本問題 (数理) 5件 − これまでは無かった
（MC) 9 (片側T法) ,12,18,19, 22,24,48,76, 94,95,96,97,99 − T法 13件
（A）／（N) vs （MA)／（M)、 （B）／（N) vs （MB)／（M)、 （C）／（N) vs （MC)／（M)。
０．０８８ vs ０．２５ ０．１６ vs ０．２１ ０．７５ ｖｓ ０．５４
まず、 （M) の （MA) は （N) の （A） と同じ役割だが、かなり多め。 （M) の性質から当然 （（？））。
しかし、 （M) の中でも （MB) MTS基本問題 (数理) がやはり出てきているのは （N) の中の （B） と同じ。
それと、 （M) の中で （MC) T法 が多いのは （N) の中の （C） と役割が似ているから （（？））。
（M) MTS関連 24件 − 6,7,9, 10,11,12,18,19, 21,22,23,24,48, 60,74,75,76,77, 94,95,96,97,98,99
（N) そのほかのもの （MTS関連ではないもの） 合計 79件。そのうちでは、
（A） ソフトウェア・データマイニング 7件 − 38,72,80, 100,101,102,103
（B） 基本問題 （数理） 関連 13件 − 5,8,13,14, 34,35,36,53,63, 69,70,71,73 − これまでは無かった
（C) 最適化・機能性評価 59件 − 1,2,3,4, 15,16,17,20, 25,26,27,28,29, 30,31,32,33,37,
39,40,41,42,43,44,45,46,47, 49,50,51,52, 54,55,56,57,58,59, 61,62, 64,65,66,67,68,
78,79, 81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93
なお、（M) MTS関連 24件 を細かく見てみると、
（MA) 6,7,21,23,60,98 − MTS一般・データマイニング 6件
（MB) 10,11,74,75,77 − MTS基本問題 (数理) 5件 − これまでは無かった
（MC) 9 (片側T法) ,12,18,19, 22,24,48,76, 94,95,96,97,99 − T法 13件
（A）／（N) vs （MA)／（M)、 （B）／（N) vs （MB)／（M)、 （C）／（N) vs （MC)／（M)。
０．０８８ vs ０．２５ ０．１６ vs ０．２１ ０．７５ ｖｓ ０．５４
まず、 （M) の （MA) は （N) の （A） と同じ役割だが、かなり多め。 （M) の性質から当然 （（？））。
しかし、 （M) の中でも （MB) MTS基本問題 (数理) がやはり出てきているのは （N) の中の （B） と同じ。
それと、 （M) の中で （MC) T法 が多いのは （N) の中の （C） と役割が似ているから （（？））。
326 ：774ワット発電中さん：2010/04/28(水) 08:50:13
>>325 （C） が （N) の７．５割、また、 （MC) が （M) の５．４割。これは、結局、どちらも、方法が明確で、
現場の課題にあてはめやすいからだろう。信号要因／雑音要因／制御要因をそれぞれどうとるか、それさえ
決まれば、あとは実験だけ、もちろん、成功／失敗は成り行きで決まり、自分ではどうすることもできない。
だから、失敗例の報告がおもてに出てくるわけはなく、発表は成功例だけ、というのは自然な状態。
論文賞の金賞っても、今年のもそうだが、信号要因／雑音要因を振って装置の動作状態を測定。制御要因を
変化させて、ばらつきの小さい （＝SN比の大きい） 状態を見つけるのは筋書きどおり。確認実験の成功は
対象系の事情。信号要因／雑音要因／制御要因は装置の構造定数や運転変数から決まるほかない。
主効果仮定が成り立つ状況なら、直交表実験だろうとなかろうと、大体のところ、経験者にはわかる結果が多く、
そのあとどうしてゆくかが当事者には大きな問題、QEでっかちの素人なんかの手に負えることではない。
現場の課題にあてはめやすいからだろう。信号要因／雑音要因／制御要因をそれぞれどうとるか、それさえ
決まれば、あとは実験だけ、もちろん、成功／失敗は成り行きで決まり、自分ではどうすることもできない。
だから、失敗例の報告がおもてに出てくるわけはなく、発表は成功例だけ、というのは自然な状態。
論文賞の金賞っても、今年のもそうだが、信号要因／雑音要因を振って装置の動作状態を測定。制御要因を
変化させて、ばらつきの小さい （＝SN比の大きい） 状態を見つけるのは筋書きどおり。確認実験の成功は
対象系の事情。信号要因／雑音要因／制御要因は装置の構造定数や運転変数から決まるほかない。
主効果仮定が成り立つ状況なら、直交表実験だろうとなかろうと、大体のところ、経験者にはわかる結果が多く、
そのあとどうしてゆくかが当事者には大きな問題、QEでっかちの素人なんかの手に負えることではない。