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2017

覚え書き

統計とは

問題解決のコンサルテーションをしていて,ときどき統計をお教えすることもあります.統計は知らなくても問題解決できるという考えには変わりはありませんが,統計を知っていればより深いレベルで問題解決に挑めるのは間違いありません.そのときに必要になるのは良い教科書ですが,技術者に使える統計を教えたいというわたしの目的に合うものがなかなか見つからずに困っています.多くの企業で実施されている社内教育ではパワーポイントの資料(あるいはそれを製本したもの)で済ませることがほとんどですが,これでは生徒の予習,復習ができません.良い大学の授業では,(基本はその先生がお書きになった)教科書があって,それを生徒が読んで...
覚え書き

Global OptimizationとTotal Optimization

先日のSUMMITでの発表についてのアンケート結果をSAS社からフィードバックしていただきました.少々詰め込みすぎた内容で皆様にうまく伝わったかを心配していましたが,思ったよりも好意的な反応を頂けたようで安心しました.ほとんどのコメントが「解から理解へ」というメッセージに言及してくださっていて,多くの皆様に賛同して頂けたことが何よりも嬉しいですね.頂いたコメントを拝見して,Global OptimizationとTotal Optimizationとについての違いを(おそらく)意識していない方がおられることに気づきました.わたしの発表でもここらへんについては曖昧でしたし,巷でも厳密に両者を使い...
覚え書き

条件振りはなぜいけないか

昨日は東京ビッグサイトで開催されていたSMICON JAPANにいってきました.半導体製造関連の展示会として40年以上も続いている歴史のある展示会で,少し前までは幕張メッセが会場だったのですが,2014年からビッグサイトに場所を移しています.社会人になって以来ずっと半導体に関わってきたこともあって,SEMICONには毎年参加しているのでわかるのですが,イベントとしてはだんだんと寂れてきているのを肌で感じます.ビッグデータ関連の展示会のほうが出展社も参加者もぜんぜん多いように思うのですが,公式の来場者数を見る限りではそれほど大きな違いはありませんから気のせいかもしれません.とはいっても,往年の賑...
覚え書き

カスタム計画の最適基準について(少し追加)

先日,カスタム計画について質問されました.同じ事前モデルにしても人によって最小実験数が異なるというのです.計画そのものは乱数計算で作成されるので人によって異なるのはそれが仕様なのですが,実験数は変わらないはずです.状況を確認したところ,人によって事前モデルの作成手順が異なっていたためということがわかりました.このことを理解するためにはカスタム計画の最適基準について知っていることが必要です.本書にも書いたことですが,ほとんど場合はデフォルト設定である「推奨する最適化法」というJMPのおすすめに従っていればいいので,最適化基準の使い分けはもちろん,その存在を意識しなくても大丈夫です.とはいえ,推奨...
統計学

イノベーションと実験計画

Analytically Speakingというのをご存知でしょうか.JMPの米国HPのLearn JMPのタブの右下にあるOn-Demand Webcastsから一連のビデオが視聴できますが,Analytically Speakingのコーナーは一番上にあります.ときどき除いているのですが,最近のビデオがよかったので紹介します.本日時点では二番目に新しいビデオでHow Do You Build a Great Analytic Culture?というタイトルです.このビデオはUser Communityのブログでも紹介されていました.(因みにUser Communityへ行くには,JMPのヘ...
JMP

階層型クラスター分析で面内分布を分類する

先日のサミットでの発表では,階層型クラスター分析を用いて特性の面内分布のクラスタリングをデモしました.懇親会の場でまさにこういうことがやりたかったという方に声をかけていただきまして,どうやるのかという質問に後日このブログに掲載しますとお答えしました.もともと出版記念セミナーとサミットとでデモした内容は本書の編集時点ででカットしたものですが,応用範囲は広いのでしまっておくのは残念に思っていました.ともに実験計画の外側のデータを有効に使うために考案した手法です. 「統計的問題解決入門」第5講の例題はデータ取得前に通常は外側に配置する因子を内側に配置してカスタム計画に強引に持っていくという手...
覚え書き

産業界の皆様へ

昨日のDISCOVERY SUMMIT JAPANでは多くの方々とお会いできて楽しかったです.運営に関与するものとして参加してくださった皆様にお礼をいたします.あれだけの規模のイベントをJMP Japanのマーケット部門の女性三人が中心となって成功させたのです.リーダーのかたはデフォルトが笑顔という素敵な方ですが,昨日は笑顔が消えていましたが,懇親会の場でお見かけしたときは笑顔が戻っていたので安心しました. 私も発表させていただきましたがこのブログでもお話ししたように代打での登壇だったので本来50分枠のテーマを25分枠に押しこんでしまい,質問もお受けできずもうしわけございませんでした....
覚え書き

いよいよ来週はDISCOVERY SUMMIT JAPAN 2017

いよいよ来週はDISCOVERY SUMMIT JAPAN(DSJ)2017が開催されます.このところ週末になると天気が崩れるので当日の天気が気になりますが,このところ天気運には恵まれているので大丈夫ではないかと期待しています.何しろ先月の出版記念セミナーでは,前日まで東京では127年ぶり15日連続で10月に雨が降ったそうですが,当日の26日は良い天気に恵まれました.DSJでは私もポスターと口頭発表させていただくことになっていまして,先日発表資料を提出したところです.今回の発表は産業分野の皆様の手本となればとも思い,SAS社指定のテンプレートを使いました.本年のテーマカラーは緑のようですね....
JMPではじめる統計的問題解決入門

MCDAアドインの修正について

MCDAアドインに修正が入りました.修正といっても,言われなければ気づかないような些細な修正で,本書の内容にも変更はありません.修正されたのは次の二つです. 1.メッシュデータの生成で作成されるテーブル名が「最適化」となっていたのが「グリッド」に修正されています. 2.最適化の結果が「プロファイル」と連動するようになりました. 前者は単純な間違いの訂正ですが,後者の改良によって最適化解を視覚化する際に便利になりました.出版記念セミナーに参加していただいた方は覚えていらっしゃると思いますが,私のデモでは最適化後にその都度「プロファイル」を起動していました.それがトリガーとなって最適解の値が...
覚え書き

JMPとIoT

先日のセミナーでお配りしたPDFの印刷物について補足します.プレゼンソフトのkeynoteから40枚のうちの8枚を抜粋したごく簡単なものですが,なんとかA4一枚に納めたかったので文字サイズや色を修正してオリジナル版を作成しました.一枚の資料にしたかったのは紙をめくる音が好きでないということもありますが,アニメーションを多用しているので,PDFにするとわけが分からなくなってしまうページや写真などの著作物を引用したページを間引くと配布できるようなページがあまり残らないという事情がありました.比較的重要なページを選んで作り直しましたが,特に後半の第二部はあれだけでは説明不足かもしれません.実際の問題...
覚え書き

Mac版の小技など

無事に出版記念セミナーを終えました.参加して頂いた皆様,どうもありがとうございました.興味はあったけれど,今回参加できなかったという方もいらっしゃるかもしれませんので,機会をみてこのブログで今回のセミナー内容を掲載しようと考えています.セミナー後の歓談でもいろいろ議論させていただき大変勉強になりました.拙著にサインを求められるとは思ってもいなかったので,こんなことならば練習しとけばよかったです.SUMMITで書籍販売するかはまだ決まっていませんが,もし同じような機会あるならば少し練習しておきます. 基本的にJMPユーザーの集いとはいえ,統計の知識もJMPのキャリアも様々な皆様がおいでになると...
覚え書き

出版記念セミナーに備える

いよいよ来週はJMPer’s Meetingです.何をお話しするのかは決めてあるので,この週末にKeynote(Mac用のパワーポイントのようなソフト)でプレゼン資料を作成していますが,ここにきて一つ困ったことが判明しました.というのも,今回は出版記念セミナーということで,JMPよりは問題解決を中心としてお話しする予定にしていますが,それだけですと内容が少し抽象的になりすぎてしまうので,後半にMCDAアドインのデモを入れることにしました.そもそも当初の原稿では易しいものから難しいものまでAMDCアドインを使う三つの例題を準備していましたが,ページ数オーバで原稿をカットする必要が出てきました.そ...