【読者対象】
高専生,大学生,研究機関,企業などで実験に携わる方
【書籍の特徴】
実験の考え方からはじまり,実験計画の立て方,統計的解析を基礎としたデータ解析法を総合的に理解するための連続性を意識した構成となっている。
また,測定における誤差や精度などの考え方に加え,測定結果の信頼性を表現するための不確かさの考え方とその表記方法についても説明した。
【主要目次】
1.科学・工学における実験
2.実験の構成
3.測定データの統計的解析
4.測定の不確かさ
5.相関と回帰 ―実験変数間の関係の解析―
6.最小二乗法による実験式のあてはめ
7.検定と推定―実験結果の有意性の検証―
8.実験計画法による因子実験とデータ解析
9.直交配列表による多因子実験の計画と解析
10.回帰分析による実験式の直線性の検証
【各章について】
第1章と第2章で,物理,化学,電気,機械など実験対象の分野によって実験の考え方や計画方法に特徴があるが,共通に考慮すべき基礎的なことを取り上げている。
第3章と第4章では,実験における測定データの統計的解析,測定の不確かさの考え方を理解する。
第5章以降では,実験で取り上げる変数間の関係の解析や関数モデルのあてはめ,さらに,複数の実験変数を取り上げた実験計画の方法とデータ解析の方法を理解する。
なお,多くの「実験計画法」の書籍では,第3章から第10章までの内容を網羅しているが,本書の第8章では,複数の因子間の相互関係を検証するための要因実験だけ説明している。