大村平, 「実験計画と分散分析のはなし改訂版-効率よい計画とデータ解析のコツ」, 日科技連出版社, 2013
日科技連出版社: https://www.juse-p.co.jp/products/view/452
Amazon: https://www.amazon.co.jp/dp/481719457X
実験計画法の考え方や分散分析の基礎を学べる本です。初版が 1984 年に発行され、2013 年に改訂版が出された本であり、長年の間読まれています。以下は、日科技連出版社のウェブサイトにおける内容紹介の引用です。
消極的に過去の経験だけに頼っているのでは、はじめて経験する新しい事態への対応を間違えて痛い目に遭うことも少なくありません。そこで、与えられた経験にだけ頼るのではなく、積極的に新しい経験を追求して、そこから貴重な教訓を習得しようというのが実験です。実験は未知への挑戦です。なんの作戦もなく、へたな鉄砲かず撃ちゃ当たるでは、犠牲が多い割に成果が上がりません。そこで、実験に臨む作戦の基本ルールとして開発されたのが「実験計画法」です。一般に実験計画法は、効率のいい実験計画の立て方と、実験データの分析法（分散分析）の両輪から成り立ち、とくに企業レベルの実験に関しては、実際に要する経費や期間を節約し、実験結果に対して正当な判断を下すための切り札としての地位を不動のものとしています。本書は、実験計画の立て方や分散分析の手順が面倒で、初心者泣かせと言われる実験計画法の真髄に触れていただくと同時に、明日の実務にもすぐに使える入門書です。
最初に実験するとき、実験条件ごとにどのような値・種類で実験したらよいか？、の解決法の一つである実験計画法の基礎や、その実験結果に基づいて、実験結果に対する各実験条件の影響度を考える分散分析の基礎を学べます。具体例にそってわかりやすく書かれており、物語のようにスラスラと読めます。ただこの本では、最適基準に基づいた実験条件のサンプル選択までは取り扱っていませんので、任意の水準で、任意のサンプル数の初期データセットを作成するためは、こちらを参考にしていただければと思います。
「実験計画と分散分析のはなし改訂版-効率よい計画とデータ解析のコツ」 では、データ解析・機械学習に関連する内容として、主に以下のことを学べます。
- 実験計画法、層別、ランダム化、標本調査、一元配置法、二元配置法、三元配置法、多元配置法
- 検定、分散分析、総変動、級間変動(因子変動)、級内変動(誤差変動)
- 因子、実験因子(制御因子)、ブロック因子、乱塊法
- ラテン格子、交互作用、交絡、直交表、線点図
以上です。
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