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統計的問題解決入門

書籍サポート

産業分野における実験計画の活用

来月のJMPer’s Meetingでお話しすることになりましたと先日リークしました.今週それが正式にアナウンスされたので,改めてこの場で紹介しようと思っていたのですが,先ほど見ましたら既にキャンセル待ちになっていました.因みに,こちらが申し込みフォームです. 2019年第1回 JMPer's Meeting 産業分野における実験計画の活用 Summit2018での講演の延長戦という趣旨なので,本来はもう一人別の講演者にご登壇いただくのが筋ですが,期が変わってからの方がご都合がよろしいとのことで,わたしが前座を務めることになりました.前座がこういうのもおかしいですが,多くの皆様にお越しいただ...
覚え書き

万年筆と最適化設計

実は最近アクセス記録を見てしまったので,このブログにも結構な人がいらしてくださることを自覚してしまいました.あまり迂闊なことも書けないなと思いを新たにしていますが,本日は暇ネタを書かせてください. わたしは日常的に万年筆を使っています.他の筆記具ではどうにも書きにくいのです.滑らかだと定評のある水性ポールペン(ジェットストリームやアクロボール)でさえ,筆圧をかけなければ書けないので,長い時間書いているととても疲れます.ボールペンは構造上ペンの先の衝撃がダイレクトに手に伝わってくるのでそれも疲れる理由の一つです.そこで万年筆がわたしには疲れにくい筆記具なのです. 司法試験の筆記試験にも万年筆...
書籍サポート

第二刷の修正箇所について

先週予告しましたように本日は『JMPではじめる統計的問題解決入門』の第2刷で修正箇所についてご報告します.今回は増刷なので,改訂版と違って通常は大幅な修正はできませんが,気付いている限りの修正をオーム社に無理を通してお願いしました.複数のページにまたがるような大幅な変更(例えば注釈を追加,削除したりも含みます)は断念せざるをえませんでしたが,以下ではそれらも交えて報告します.ですので,以下の記述は第1刷をお持ちの皆様のためのもので,第2刷での実際の記述とは異なっていることご注意ください.(念のため既にご報告している修正点も掲載しています.) 1.p11の下のエクセルデータの図を下図と差し替...
書籍サポート

重版出来とJMPer’s Meetingのお知らせ

気がつけば100回目の投稿です.ここを訪れていただいている皆様に感謝いたします.そもそも『JMPではじめる統計的問題解決入門』のサポートブログとして始めたので,ここまで続くとは思ってもみませんでした.書きたいことがそれほどあるわけでもないのですが,継続すること目指しました.毎週土曜日に書くと決めたのは,継続しやすいからです.不定期にするとどうしても途切れてしまうものです.特に無理をしているわけではないのですが,なんとか続いていているので我ながら感心しています. ボツにした原稿を掲載したり,頂いたいご質問にお答えするなどの間をその週に読んだ本やニュースについての駄文でつなぐというスタイルが固定...
覚え書き

大掃除と最適化

今日から12月ですね.12月と言えば師走.師走と言えば大掃除を想起するのが日本人です.新年早々を塵一つなく迎えたいという願いの顕れでしょうか.何かと忙しい年末にわざわざ大掃除しなくとも,新入学・入社を期に引っ越しする際に不要なものを捨てたりすることが多いでしょうから,大掃除をするならば3月のほうが合理的のような気もします.米国ではスプリングクリーニングといって大掃除は春と決まっていました.これは冬の間の暖房(石炭ストーブや暖炉など)の汚れをシーズン終了を機に家中を掃除したことの名残です.大掃除とまではいかないけれど,今でも春先になると机の上の整理・整頓をしたくなります. という枕を置いて,以下...
JMPではじめる統計的問題解決入門

ロバスト設計とMCDAアドイン

前々回の記事で,プロファイルの「誤差因子」に何らかの因子を割り当てると,等高線プロファイルに尾根線が描画されるというtipsを紹介しました.こうすることで,割り当てた因子の微分係数が特性に加わり,それにゼロ望目の制約を加えることで,その因子をノイズ因子としたロバスト設計が可能となります.本書にダウンロード添付したMCDAアドインはロバスト(パラメータ)設計のためのアドインですが,プロファイルでロバスト設計ができるのに,なぜ,このようなアドインが必要なのかという質問をいただきましたので,今週はそれにお答えします. 短い答えを言うならば,何をしてロバスト最適とするのかという定義が違うというのが一...
書籍サポート

等高線を読む際のヒント

紅葉の季節が近づいてきました.どこかに山登り(といっても本格的な登山ではないです)にでもいこいうかなと地図を眺めていて思ったことを本日は.「モデルのあてはめ」は実験データを表現する数式を導出してくれるJMPの代表的な機能です.ですから,モデルとは数式そのものを指しています.一方,モデルには日本語で模型という意味もあります.わたしはモデルを考えるときは常に模型のイメージを大切にしています.模型といっても,いわゆる工作模型の類です.応答関数の性質やその挙動を把握するのには実験データを仲介としてシステムを模型化するという考え方が重要です.この意味では,予測プロファイルよりも曲面プロファイルの方が直感...
JMPではじめる統計的問題解決入門

MCDAアドインのアップデート

本書のサポートアドインであるMCDAアドインのアップデートについてお知らせします.不具合修正と同時に若干の改良が加わりました.不具合というのは最適化の条件がローカルに保存できないというものでした.これができないと様々な最適解(の候補)の比較検討(即ち,このアドインの目的である多基準の意思決定)がやりにくいのです.実はこの不具合には気づいたのは昨年の出版記念セミナーで発表したときのことでしたが,クリティカルな不具合ではないので修正はいつでもいいからと開発者に報告だけはしていたのですが,ようやく修正していただけました.今回,JMPのプロファイルにある機能を実装してもらえたので,赤三角メニューの設計...
書籍サポート

パラメータ設計のアドイン(その2)

先週の続きです.パラメータ最適化のためのアドインについてそれぞれの違いなどを説明しようと思います.本日はHOPEアドインとSRPDアドインについて.もっとも端的に説明するならば,これらのアドインを使えばパラメータ設計のためのJMP操作が簡単になるということでしょうか.この図(クリックで拡大表示します)に示したように,HOPEアドインの設計画面にはJMPでは赤三角から「因子グリッドのリセット」で呼び出さなければならない各種設定がGUIに実装されています.これだけで便利なので,なぜJMP標準になっていないのか不思議なくらいです.見た目だけではなく,実はこの二つのアドインは今年の1月13日の記事で言...
書籍サポート

パラメータ設計のアドイン(その1)

パラメータ設計のアドインについて質問を受けました.私の知っている限りでは,本書のために開発したMCDAアドイン以外にも,HOPEアドインとSRPDアドインがあります.実はこの三つのアドインのベースは同じものなのですが,それぞれの機能と思想が違っています.それらの違いについてお話しする前に,本日はまずその1としてなぜアドインが必要なのかについて説明しておきます.JMPでは「満足度の最大化」でパラメータ設計ができるのはご存じでしょう.「プロファイル」とシームレスに繋がっているので使いやすい一方で,本格的なパラメータ設計には機能面で少々物足りないことも事実です.例えば,実験計画で応答の目標を設定する...
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フォローアップセミナー

以前この場でお知らせしたと記憶しているのですが,「統計的問題解決入門」のフォローアップセミナーを開催します.PCを持参していただくセミナーなので,3人がけの机一つに最大2名とした都合で定員が限られています.現時点でJMPer’s Meetingを開催する部屋の半面を使う予定で,スクリーンが見にくい場所を除外すると机は18個くらいとのことなので,最大で36名といったところでしょうか.定員の都合があるので,JMPer’s Meetingのように一般募集はかけず,SASの営業さんから興味を持って頂けそうなお客さんに直接アナウンスしてもらいました.今回は製造業(おそらく電機系)に限定しましたが,タイミ...
JMPではじめる統計的問題解決入門

JMP14対応のMCDAアドインについて

 先日まで検証していたのですが,本書の例題の範囲では少なくとも動作に問題はないようですので,JMP14に対応したMCDAアドインを一週間後の4月7日の受付分からリリースします.整理しておきますと,現時点でMCDAアドインには三つのバージョンがあります.書籍出版と同時にリリースした「MCDA20170821.jmpaddin」が最初です.その後に,私のSUMMITでの発表のために一部の処理を改良していただいた「MCDA20171101.jmpaddin」が続き,今回JMP14対応の「MCDA20180214.jmpaddin」となります.今後アドインのGUIの改良や新機能の追加なども考えてはい...