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、予測と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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