田口玄一氏の「実験計画法」をめぐって　- By 竹内啓 先生

「田口玄一博士一周忌シンポジウム」のトリは、やはり、竹内啓先生でした

田口玄一氏の「実験計画法」をめぐって

でも、実は、この前の（ここには載せていないけど、「MTシステムの諸問題と改良手法」
（内容は、上記リンク先の【プログラム】から、ＰＤＦの資料がたどれるので、わかる）
の質疑応答での、竹内先生と、椿先生のバトル？が面白かった（興味深かったというべきか）

竹内先生が、「統計モデルとして、説明しろ！」と永田先生に迫ったのに対し、
椿先生が受けて立ったんだけど、（で、永田先生が最後に、卒論のようにまとめた　＾＾；）
ど素人の私が聞いていると、「椿先生、かっけいー、竹内先生に、ちゃんと答えてるよ」
ってなかんじでした。

それはさておき、竹内先生の内容を、以下メモメモ



タグチ・メソッド以前の内容「実験計画法」１０００ページ以上ある
　　一般的な話
　　　　イメージ：フィッシャーの実験計画法と、かなり違う
　　　　　フィッシャー：農業
　　　　　田口先生：工業
　　えらい人は問題を発見して書くので、違いが出る。
　　　→かたよってるのではなく、どちらも偉大だということ。

　　フィッシャー：平均の最大化が狙い
　　田口先生：SN比、そこにコントロールするには？

　　フィッシャー：因子少なく、水準多い
　　　　　　　BIB
　　　　　　　有意性としての分散分析
　　　　　　　誤差→確率変数
　　　　　　　実験の場と現場との違い
　　　　　　　帰納的推論

　　田口先生：因子決めること自体大事
　　　　　　；直交表、均一に
　　　　　　　どこが利いているかの分散分析
　　　　　　　誤差→残差：取り上げられなかったファクター
　　　　　　　現場でやった
　　　　　　　次のアクションに結びつく
Shewhartの統計的品質管理との相違
増山先生「少数例のまとめ方」とも相違
統計から離れていった
　　→田口先生の必要と考えたことと離れた
日本的品質管理
　　→Shewhartの統計的品質管理を取り入れ
　　　少品種、正規分布
　　規格化された大量生産：７０年代で終わった
　　→多品種、少量生産、
　　　一つ一つが正確に
　　　タグチ・メソッドは答えた部分ある：統計的には？

交互作用が出てくるのは、特性値のとりかたが悪い
がちゃがちゃおかしな値が出てきたら、特性値のとりかたが悪い
交互作用大きかったら、直交表使ってもうまくいかない
→交互作用が有効な部分もあるのでは？
大量生産：交互作用を抑えたい
ITによる社会：交互作用を活用→カスタマイズ

因子５つ
　→海外では余りかかれていない
　→でも重要。交互作用の扱い

田口先生は直交表を重視
　線点図：昔は、はやった
　累積法：かなりいいことある
　　　→対立仮説の扱い方

割引係数
　縮小推定論

サンプルサイズと水準
　　→対立仮説との関係

統計の論文の種が、ある

確率対応法

ランダムサンプリング
　　１０人の所持金を調べる
　　　　５人のお金＊２＋５人＊０を１０で割ると・・・
　　　→不偏推定
　オーバー・サーチュレッテッド・デザイン
　　　→σ２の推定で問題が出る
　ランダマイズド・デザイン

田口先生の遺産
・数理統計学者が汲み取って発表させる可能性
・タグチ・メソッドで離れる
　　確率モデルの想定
・統計品質管理：２０世紀の大量生産
　　→タグチ・メソッドはそれを超えたか？
　　　統計学としては、どうなのか？
　　　　→理論モデルでチェックする
・現場の技術から出た問題
　　→田口先生がまとめた
　　　→統計で見直す
　　　　　→広く使える可能性
・新しい製造に応じた実験計画法が作られてもいいのでは
　　→現場の論理
　　→田口先生の精神を受け継いで