やさしい実験計画法 統計学の初歩からパラメータ設計の考え方まで

第1章　実験計画法とは？
第2章　統計学の基礎知識
第3章　統計的仮説検定
第4章　一元配置法
第5章　二元配置法
第6章　実験の望ましい順番
第7章　直交配列表実験
第8章　パラメータ設計
付録1　回帰分析と重回帰分析
付録2　多重比較法

第1章　実験計画法とは？
1.実験計画法
　1.1　実験計画法の感覚的な定義
　1.2　実験計画法のしっかりした定義
2.データ分析の取り組み方
　2.1　「探索型」と「検証型」
　2.2　データ分析の取り組み方と実験計画法
第2章　統計学の基礎知識
1.統計学
　1.1　母集団と標本
　1.2　推測統計学と記述統計学
2.データの分類
3.平方和と分散と標準偏差
　3.1　平方和と分散と標準偏差
　3.2　標準偏差の存在意義
4.確率密度関数
　4.1　確率密度関数
　4.2　正規分布
　4.3　面積＝割合＝確率
　4.4　カイ二乗分布
　4.5　t分布
　4.6　F分布
　4.7　分布表とExcel
5.クラメールの連関係数
　5.1　クラメールの連関係数
　5.2　具体例
　5.3　クラメールの連関係数の値の目安
第3章　統計的仮説検定
1.統計的仮説検定
　1.1　統計的仮説検定
　1.2　統計的仮説検定の種類
　1.3　統計的仮説検定の手順
2.独立性の検定
　2.1　独立性の検定
　2.2　ピアソンのカイ二乗統計量とカイ二乗分布
　2.3具体例
3.「帰無仮説は誤っているとはいえない」
4.帰無仮説と対立仮説
5.P値と統計的仮説検定の手順
6.母平均の差の検定
　6.1　母平均の差の検定
　6.2　具体例
　6.3　母平均の差の検定における対立仮説と棄却域とP値
第4章　一元配置法
1.一元配置法
2.具体例
　2.1　具体例
　2.2　検定統計量の値の計算方法
　2.3　P値の計算方法
　2.4　分散分析表
3.その後の分析
　3.1　最良の水準
　3.2　母平均についての推定
第5章　二元配置法
1.二元配置法
2.繰り返しのない場合の具体例
　2.1　具体例
　2.2　検定統計量の値の計算方法
　2.3　分散分析表
　2.4　その後の分析
3.繰り返しのある場合の二元配置法
　3.1　具体例
　3.2　検定統計量の値の計算方法
　3.3　分散分析表
　3.4　その後の分析
4.プーリング
　4.1　プーリング
　4.2　注意
第6章　実験の望ましい順番
1.繰り返しと反復
　1.1　繰り返し
　1.2　反復
2.乱塊法と分割法
　2.1　乱塊法
　2.2　分割法
　2.3　具体例
3.フィッシャーの3原則
第7章　直交配列表実験
1.直交配列表実験
2.直交配列表
　2.1　直交配列表の種類
　2.2　直交配列表という名称の由来
　2.3　直交配列表の利用方法
3.直交配列表実験の難点
　3.1　直交配列表実験の難点
　3.2　変数を割り付けてはいけない列の確認
　3.3　直交配列表の数学的特徴
4.具体例
　4.1　具体例
　4.2　検定統計量の値の計算方法
第8章　パラメータ設計
1.パラメータ設計
2.SN比
　2.1　望大特性
　2.2　望目特性
3.パラメータ設計における直交配列表
4.具体例
付録1　回帰分析と重回帰分析
1.一元配置法と回帰分析
2.二元配置法と重回帰分析
付録2　多重比較法
1.多重比較法
2.多重比較法の種類（ボンフェローニの方法/テューキーの方法/ダネットの方法/ウィリアムズの方法）