実験計画法特論

Advanced Design of Experiments

997D155

74PMDEE501

安井　清一

Seiichi YASUI

2025年度後期

2025年度

②Second semester

金曜3限

Fri. 13:00-14:30

創域理工学研究科　経営システム工学専攻

Department of Industrial and Systems Engineering, Graduate School of Science and Technology

2.0単位

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

1元配置や2元配置，直交表実験などの基礎的な実験計画法の知識に基づき、より発展した、より高度な実験計画法について議論し、その理論・方法論について理解を深める。統計的機械学習を応用した過飽和計画の解析、関数データにおける分散分析、コンピュータ実験、少し古典ではあるが、一般化線形モデルに対する最適計画など、幅広い視点から実験計画法を捉える。

The basic techniques of "design of experiments" have already provided in your undergraduate studies, which is one-way layout and two-way layout with complete randomized or blocked designs, regular fractional factorial designs, and split plot designs. In addition, robust parameter designs which are the so-called "Taguchi method" have briefly been introduced as well. In this course, beyond ordinal ones, we attempt to understand recent developments in the design of experiments through systematic survey. In particular, we focus on the relationship with statistical machine learning with design of experiments. Analysis of supersaturated designs, ANOVA (analysis of variance) for functional data, computer experiments, and optimal deigns for generalized linear models (little traditional), etc. are topics of interest in this course.

実験計画法の基礎から応用までを深く理解することを目的とする。実験計画法の構造の理解、考え方を理解することを目標とする。

The purpose of this course is to obtain a deep understanding of the techniques and fundamentals of advanced design of experiments from the statistical, mathematical, and in addition, practical viewpoints. In particular, it is important to pay attention to finding similarities with the basic design of experiments students learned as undergraduates in order to attain a comprehensive understanding.

本専攻のディプロマ・ポリシーに定める『理工学研究科経営工学専攻の専門分野に応じた高度な専門知識』を実現するための科目である。

These subjects fall under the “expert knowledge in the expert fields of the Management Science Major at the Graduate School of Science and Technology in the diploma policy.

この分野及び関連する分野の論文を理解できるようにすることが目標である。　　

The goal is to be correctly understanding the research into the design of experiments and related fields.

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

ゼミナール形式で進めるので、履修者の積極的な参加が要求される。

All the students in this course are expected to actively take part in discussion.

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／プレゼンテーション　Presentation／反転授業　Flipped classroom

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講義される部分の資料については、事前によく読んでおくこと。その上で、担当する部分の内容をプレゼンテーションすること。

All the students must carefully read the handouts and documents from the faculty before any class. A review is definitely required to ensure a better delivery in the presentation of an assigned task.

発表の内容、質疑などの貢献、レポートなどに基づいて評価する。　

The final score of a student is assessed based on the content of the presentation, contribution to discussions, and the final assignment report.

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

Handbook of Design and Analysis of Experiments, Angela Dean, Max Morris, John Stufken, Derek Bingham, Chapman and Hall/CRC , 2015.

全ての授業を対面で実施する。
第１回　ガイダンス
第２回から第15回　実験計画法に関するゼミナール
実験計画法に関するトピックスについて取り上げ、ゼミナール形式で実験計画法について理解を深める。

class 1: Introduction to this course, to assign a task to each student, and to fix the date for the presentation of the task. Students are able to choose interesting topics of interest in advanced design of experiments such as response surface methodology, and computer experiments.

class 2 to 15: Presentation and discussion. Students talk about the assigned material in detail, and we discuss them from the statistical and engineering viewpoints.

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Mathematica／-

Microsoft excel, powerpoint

統計的方法、実験計画法などに関する基礎的な事項を充分に理解していることを前提としている。

The underlying assumption of this course is that students have already mastered basic statistics and design of experiments (undergraduate level).

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