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T法を用いた特性値の予測 (T法 その5)

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T法の第5弾です。 昨日は、どのパラメータが効くかを要因効果図で見ました。 今日は、T法を用いて特性値を予測します。

資料をご覧ください。 → T法の事例1-5

p.1 未知の各パラメータのデータから単位空間の平均値を差し引き基準化します。 各々のパラメータのβとηを用いて総合推定値M^を求めると-0.0945で百分率では-9.45%です。単位空間の歩留に推定値M^を加算して、未知データの推定歩留75.13%が得られます。 実際の歩留は73.3%でした。 単位空間、信号空間及び未知データの推定歩留を、信号空間の歩留に対してプロットしたグラフです。 単位空間と信号空間のデータを基に未知データの特性値(この場合は歩留)は予測できたことがわかります。 T法の手順を右下に再掲します。この手順に従って、実際のデータを用いて説明してきました。 T法は、予測原因究明に有用なツールであること、理解していただけましたでしょうか? プログラムを組むことが面倒な方は、以前紹介した。Websiteの試行版を用いるか? 有料のソフトを購入してみてください。

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