講座集 / 製造データの解析
VOL.09
製造データの解析
実験が 9 回しか回せない現場での、回帰と代理モデルの使い分け。
- 回
- 3
- 通して読む目安
- 1.1 h
- 出典
- 19
- 対象
- 工程・信頼性・設計のいずれかでデータを扱う人。初歩の統計と回帰が分かれば読める。
- 読み終えたときにできること
- データ点数と特徴量の数の比から、当てはめが頑健になる範囲を自分で見積もれる状態を目指す。少数データでの回帰・代理モデル・誤差指標の選び方を、公開された実測にもとづいて持つ。
全 3 回
- 標準 2
- 応用 1
- 01 少数データの当てはめ:点数は特徴量の 13.8 倍が下限 実験 9 回で 8 因子と交互作用を当てにいくと、データ点数は頑健な当てはめに要る量の 55 分の 1 しかありません。実務ではこの不足を、手順の工夫と、物理の式を組み込んだモデルで補っています。 22 分
- 02 アンサンブルに足す損得:偏り 6 倍が境目 モデルを平均すると誤差のばらつきは縮みますが、偏りは平均しても残ります。偏りの大きいモデルを 1 つ足したとき、全体が良くなるか悪くなるかの境目を求めます。 22 分
- 03 検査量の内訳:不良率 5% では誤警報が真陽性の 5.4 倍 不良を予測して検査を減らすとき、不良率が低いほど、検査に回る量は誤警報で膨らみます。一方で見逃し率は誤警報率と関係なく決まるので、2 つは別々に設計できます。 22 分