実験計画法

説明変数の設定から実験条件を設計し、追加実験の候補を自動生成できます。
既存実験を考慮した設計や、2次効果・交互作用を含む設計にも対応しています。

操作デモ動画

以下の動画で、操作方法をご確認いただけます。

操作方法

処理タイプ>分析、グラフタイプ>実験計画法 を選択します。

基本設定

計画アルゴリズム を選択します。
計画アルゴリズム一覧
- ランダム計画（D基準ベース）：候補点からランダムに選択し、D基準が良い組合せを採用します。
- ラテン超方格：空間充填性を重視した設計を作成します。
- 準乱数：準乱数系列で空間を均一にカバーします。
- D基準最適化（近似解）：D基準を最適化する近似アルゴリズムで設計します。
説明変数 を選択します。

取り込み済みのデータテーブルの列名が候補として表示されます。
説明変数設定 を行います。

各列の ユニーク値 と 最小値・最大値 が初期候補として自動入力されます。
数値型の設定
- 範囲指定：最小値・最大値・ステップで候補点を生成します。
- リスト指定：具体的な値リストを入力して候補点を生成します。
カテゴリ型の設定
- 水準をカンマ区切りで入力します。
実験数・乱数シード を設定します。
実験数・乱数シードの説明
- 新規実験数：追加で作成する実験条件の数です。
- 試行回数：ランダム計画（D基準ベース） と D基準最適化（近似解） の場合のみ設定できます。これらは候補点をランダムに生成・探索する手法のため、試行回数で探索の広さが変わります。
- 乱数シード：乱数の再現性を固定したい場合に設定します。