著者:理系エリート
ページ数:62
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大学や企業で物や現象を評価するとき、測定に必要なサンプル数というのが存在します。
必要なサンプル数というのは統計学から決めるべきですが、
その統計学というのが取つき難く、
また考え方もいくつか前提があるため分かり辛いです。
本書は評価n数をどのように考えたら良いのかについて、
統計の基礎とともに記載しました。
本書を読めば
「どういう時に何個評価すれば良いのか」
その思考法を身につけることが出来ます。
読者の対象は以下の方です。
・統計の実際の使用例を知りたい大学生
・統計を扱い始めた社会人
・製造業に務める方
本書を読めば、以下の疑問に答えられる内容となっております。
正規分布とは?
なぜ現実世界の事象を集めると正規分布になり得るのか?
正規分布を見ることのメリットは?
信頼区間とは?
区間推定とは?
簡易的に必要なデータのn数を求める方法は無いのか?
t値とは?
有意水準とは?
工程能力とは?
安定した生産を数式で示すにはどのように表現するのか?数式の意味は?
工程能力を算出するために必要なデータのn数は?
工程能力を高めるにはどのようにしたら良いのか?
工程能力から不良率を求められないのか?
不良率を算出するために必要なデータのn数は?
毎回、数多くのサンプルを評価するしか無いのか?評価n数を減らす方法は無いのか?
比較することで差異が無いと言う方法は?
平均値を比較する方法は?
ばらつきを比較する方法は?
評価するために重要な要素は?
以上の事柄を分かりやすく書きました。
記載した疑問点に関して、複数わからない箇所があれば
是非、本書を手に取ってみてください。
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