「田口玄一博士一周忌シンポジウム」のトリは、やはり、竹内啓先生でした
田口玄一氏の「実験計画法」をめぐって
でも、実は、この前の（ここには載せていないけど、「MTシステムの諸問題と改良手法」
（内容は、上記リンク先の【プログラム】から、ＰＤＦの資料がたどれるので、わかる）
の質疑応答での、竹内先生と、椿先生のバトル？が面白かった（興味深かったというべきか）
竹内先生が、「統計モデルとして、説明しろ！」と永田先生に迫ったのに対し、
椿先生が受けて立ったんだけど、（で、永田先生が最後に、卒論のようにまとめた ＾＾；）
ど素人の私が聞いていると、「椿先生、かっけいー、竹内先生に、ちゃんと答えてるよ」
ってなかんじでした。
それはさておき、竹内先生の内容を、以下メモメモ
タグチ・メソッド以前の内容「実験計画法」１０００ページ以上ある
一般的な話
イメージ：フィッシャーの実験計画法と、かなり違う
フィッシャー：農業
田口先生：工業
えらい人は問題を発見して書くので、違いが出る。
→かたよってるのではなく、どちらも偉大だということ。
フィッシャー：平均の最大化が狙い
田口先生：SN比、そこにコントロールするには？
フィッシャー：因子少なく、水準多い
BIB
有意性としての分散分析
誤差→確率変数
実験の場と現場との違い
帰納的推論
田口先生：因子決めること自体大事
；直交表、均一に
どこが利いているかの分散分析
誤差→残差：取り上げられなかったファクター
現場でやった
次のアクションに結びつく
Shewhartの統計的品質管理との相違
増山先生「少数例のまとめ方」とも相違
統計から離れていった
→田口先生の必要と考えたことと離れた
日本的品質管理
→Shewhartの統計的品質管理を取り入れ
少品種、正規分布
規格化された大量生産：７０年代で終わった
→多品種、少量生産、
一つ一つが正確に
タグチ・メソッドは答えた部分ある：統計的には？
交互作用が出てくるのは、特性値のとりかたが悪い
がちゃがちゃおかしな値が出てきたら、特性値のとりかたが悪い
交互作用大きかったら、直交表使ってもうまくいかない
→交互作用が有効な部分もあるのでは？
大量生産：交互作用を抑えたい
ITによる社会：交互作用を活用→カスタマイズ
因子５つ
→海外では余りかかれていない
→でも重要。交互作用の扱い
田口先生は直交表を重視
線点図：昔は、はやった
累積法：かなりいいことある
→対立仮説の扱い方
割引係数
縮小推定論
サンプルサイズと水準
→対立仮説との関係
統計の論文の種が、ある
確率対応法
ランダムサンプリング
１０人の所持金を調べる
５人のお金＊２＋５人＊０を１０で割ると・・・
→不偏推定
オーバー・サーチュレッテッド・デザイン
→σ２の推定で問題が出る
ランダマイズド・デザイン
田口先生の遺産
・数理統計学者が汲み取って発表させる可能性
・タグチ・メソッドで離れる
確率モデルの想定
・統計品質管理：２０世紀の大量生産
→タグチ・メソッドはそれを超えたか？
統計学としては、どうなのか？
→理論モデルでチェックする
・現場の技術から出た問題
→田口先生がまとめた
→統計で見直す
→広く使える可能性
・新しい製造に応じた実験計画法が作られてもいいのでは
→現場の論理
→田口先生の精神を受け継いで
田口玄一氏の「実験計画法」をめぐって
でも、実は、この前の（ここには載せていないけど、「MTシステムの諸問題と改良手法」
（内容は、上記リンク先の【プログラム】から、ＰＤＦの資料がたどれるので、わかる）
の質疑応答での、竹内先生と、椿先生のバトル？が面白かった（興味深かったというべきか）
竹内先生が、「統計モデルとして、説明しろ！」と永田先生に迫ったのに対し、
椿先生が受けて立ったんだけど、（で、永田先生が最後に、卒論のようにまとめた ＾＾；）
ど素人の私が聞いていると、「椿先生、かっけいー、竹内先生に、ちゃんと答えてるよ」
ってなかんじでした。
それはさておき、竹内先生の内容を、以下メモメモ
タグチ・メソッド以前の内容「実験計画法」１０００ページ以上ある
一般的な話
イメージ：フィッシャーの実験計画法と、かなり違う
フィッシャー：農業
田口先生：工業
えらい人は問題を発見して書くので、違いが出る。
→かたよってるのではなく、どちらも偉大だということ。
フィッシャー：平均の最大化が狙い
田口先生：SN比、そこにコントロールするには？
フィッシャー：因子少なく、水準多い
BIB
有意性としての分散分析
誤差→確率変数
実験の場と現場との違い
帰納的推論
田口先生：因子決めること自体大事
；直交表、均一に
どこが利いているかの分散分析
誤差→残差：取り上げられなかったファクター
現場でやった
次のアクションに結びつく
Shewhartの統計的品質管理との相違
増山先生「少数例のまとめ方」とも相違
統計から離れていった
→田口先生の必要と考えたことと離れた
日本的品質管理
→Shewhartの統計的品質管理を取り入れ
少品種、正規分布
規格化された大量生産：７０年代で終わった
→多品種、少量生産、
一つ一つが正確に
タグチ・メソッドは答えた部分ある：統計的には？
交互作用が出てくるのは、特性値のとりかたが悪い
がちゃがちゃおかしな値が出てきたら、特性値のとりかたが悪い
交互作用大きかったら、直交表使ってもうまくいかない
→交互作用が有効な部分もあるのでは？
大量生産：交互作用を抑えたい
ITによる社会：交互作用を活用→カスタマイズ
因子５つ
→海外では余りかかれていない
→でも重要。交互作用の扱い
田口先生は直交表を重視
線点図：昔は、はやった
累積法：かなりいいことある
→対立仮説の扱い方
割引係数
縮小推定論
サンプルサイズと水準
→対立仮説との関係
統計の論文の種が、ある
確率対応法
ランダムサンプリング
１０人の所持金を調べる
５人のお金＊２＋５人＊０を１０で割ると・・・
→不偏推定
オーバー・サーチュレッテッド・デザイン
→σ２の推定で問題が出る
ランダマイズド・デザイン
田口先生の遺産
・数理統計学者が汲み取って発表させる可能性
・タグチ・メソッドで離れる
確率モデルの想定
・統計品質管理：２０世紀の大量生産
→タグチ・メソッドはそれを超えたか？
統計学としては、どうなのか？
→理論モデルでチェックする
・現場の技術から出た問題
→田口先生がまとめた
→統計で見直す
→広く使える可能性
・新しい製造に応じた実験計画法が作られてもいいのでは
→現場の論理
→田口先生の精神を受け継いで
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