80. その他
80. その他
80.1.不完全データの統計処理
80.1.1.欠測(欠損)
80.1.2.打ち切り[重要]
80.1.3.トランケーション[重要]
80.1.4.欠測メカニズム
80.1.5.EMアルゴリズム[重要]
80.1.6.欠測データの対処法
80.2.品質管理
80.3.グラフ
80.3.1.幹葉図
80.1. 不完全データの統計処理
更新日 : 80.1.1. 欠測(欠損)
データの一部が何らかの理由で取得できないこと。
80.1.2. 打ち切り[重要]
欠測(欠損)のデータ数がわかっていること。
80.1.3. トランケーション[重要]
欠測(欠損)のデータ数がわかっていないこと。
80.1.4. 欠測メカニズム
80.1.5. EMアルゴリズム[重要]
80.1.6. 欠測データの対処法
①欠測があるデータを取り除き、完全データとして分析。
(1,2),(2,3)→使用する、(1,-),(-,8),(-,-)→使用しない。
②得られたデータを使用して分析
(1,2),(2,3)→xyとも使用する、,(5,-),(6,-)→xでのみ使用する。
③欠測に値を代入して分析
(1,2),(2,3),(5,-),(6,-)を(1,2),(2,3),(5,6),(6,7)のように代入して使用する。
代入には「平均値」「乱数」「重回帰式」「EMアルゴリズム」が有用。
④欠測をそのままモデル化
欠測値をそのまま母集団のモデル化により分析。
(1,2),(2,3)→使用する、(1,-),(-,8),(-,-)→使用しない。
②得られたデータを使用して分析
(1,2),(2,3)→xyとも使用する、,(5,-),(6,-)→xでのみ使用する。
③欠測に値を代入して分析
(1,2),(2,3),(5,-),(6,-)を(1,2),(2,3),(5,6),(6,7)のように代入して使用する。
代入には「平均値」「乱数」「重回帰式」「EMアルゴリズム」が有用。
④欠測をそのままモデル化
欠測値をそのまま母集団のモデル化により分析。
80.2. 品質管理
更新日 : 80.2.1. 管理図
毎日製造される製品の品質管理のため、大きさnのサンプルをとり、
物理量の平均Xiを毎日記録する。これと何らかの形で得ている
平均値や中央値から規定の範囲内の製品は良で、
範囲外のものは不良と判定する。
判定基準として、3σ,2σ,1σがある。大きいほど判定が厳しい。
不良と判定された製品は原因を求めて対策する。
これを図に表したものを管理図と呼ぶ。
物理量の平均Xiを毎日記録する。これと何らかの形で得ている
平均値や中央値から規定の範囲内の製品は良で、
範囲外のものは不良と判定する。
判定基準として、3σ,2σ,1σがある。大きいほど判定が厳しい。
不良と判定された製品は原因を求めて対策する。
これを図に表したものを管理図と呼ぶ。
80.2.2. 信頼性[重要]
80.3. グラフ
更新日 : 80.3.1. 幹葉図
