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【2024年】「タグチメソッド」のおすすめ 本 99選!人気ランキング

この記事では、「タグチメソッド」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 例題とExcel演習で学ぶ 実験計画法とタグチメソッド
  2. 実験計画と分散分析のはなし: 効率よい計画とデ-タ解析のコツ
  3. Excelで学ぶ営業・企画・マ-ケティングのための実験計画法
  4. 図解入門 よくわかる最新実験計画法の基本と仕組み[第2版]
  5. Rによるやさしい統計学
  6. 品質工学講座 1 開発・設計段階の品質工学
  7. タグチメソッド入門
  8. 入門統計解析法
  9. Design and Analysis of Experiments
  10. ベーシックオフライン品質工学
他89件
No.5
82
みんなのレビュー
Rを使って統計学の基本を分かりやすく手を動かしながら学べる書籍。Rを学ぶならまずこの本からはじめるのがオススメ!
No.6
81

本書は、本講座の第1巻であり、開発・設計段階における品質工学として、設計定数、工程定数の中心値を決める方法であるパラメータ設計と設計定数の中心値の前後に与える許容差の設計を能率よく実施する方法を解説したものである。生産性向上に関係する設計作業の合理化を目的としている。 第1章 品質と生産性 第2章 損失関数と許容差設計 第3章 許容差の決め方 第4章 望小特性のパラメータ設計 第5章 望大特性のパラメータ設計 第6章 望目特性のパラメータ設計 理論式のある場合 第7章 実験による望目特性の設計 第8章 計数分類値のパラメータ設計 第9章 動特性の分類とSN比 第10章 動特性のパラメータ設計 第11章 受動的機能のパラメータ設計 第12章 オン・オフシステムのパラメータ設計 第13章 ディジタルシステムの品質設計 第14章 ベクトル量のSN比 第15章 2乗和の分解 第16章 SN比とその役割 第17章 直交表とその役割

みんなのレビュー
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No.7
81

タグチメソッド入門

立林 和夫
日経BPマーケティング(日本経済新聞出版
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No.8
73
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No.9
71
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No.10
73
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No.11
71
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No.12
71

文科と理科両方の学生のために,統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに,統計学の体系的な知識を与えるように,編集・執筆された.豊富な実際例を用いつつ,図表を多くとり入れ,視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した. 第1章 統計学の基礎(中井検裕,縄田和満,松原 望) 第2章 1次元のデータ(中井検裕) 第3章 2次元のデータ(中井研裕,松原 望) 第4章 確率(縄田和満,松原 望) 第5章 確率変数(松原 望) 第6章 確率分布(松原 望) 第7章 多次元の確率分布(松原 望) 第8章 大数の法則と中心極限定理(中井検裕) 第9章 標本分布(縄田和満) 第10章 正規分布からの標本(縄田和満) 第11章 推定(縄田和満) 第12章 仮説検定(縄田和満,松原 望) 第13章 回帰分析(縄田和満) 統計数値表 練習問題の解答

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No.13
70
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No.15
69
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No.16
69
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No.17
68
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.20
68

StanとRでベイズ統計モデリング

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No.22
68
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No.25
67
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「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.26
67

超簡単! Excelで統計解析システム(下) 実験計画法編

細谷克也、千葉喜一、辻井五郎、西野武彦
日科技連出版社
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No.27
67

1 分布の確率と正規性の吟味(分布の確率 正規性の吟味) 2 計量値の検定と推定(母平均の検定と推定 母分散の検定と推定 母分散の比の検定と推定 母平均の差の検定と推定 データに対応がある場合の母平均の差の検定と推定 3つ以上の母分散の一様性の検定) 3 計数値の検定と推定(母不良率の検定と推定 母欠点数の検定と推定 母不良率の差の検定と推定 母欠点数の差の検定と推定 分割表による検定) 4 相関分析(母相関係数に関する検定と推定 母回帰式の推定)

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No.32
67
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異常検知について学ぶならこの本!非常に分かりやすく様々なアプローチについて学べる。PythonではなくてRでの実装なので注意
No.35
67
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No.37
66
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No.38
66
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No.39
66
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No.44
66
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.46
66
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No.47
66
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No.51
66

不確実性を扱う基礎数理と不確実性下での意思決定 統計思考と合理的討論 事実の認定を支える証拠と公的な判断 法と統計学 裁判における科学的な証拠/統計学の知見の評価と利用

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No.52
66
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No.55
66

データを利益に変える知恵とデザイン

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No.57
66
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ビッグデータがどのように世界を変えるのかが学べる書籍。鳥インフルエンザが流行った時に、医療機関よりも早くGoogleが検索傾向から流行地を知り対策を取れたという話からはじまる様々なビッグデータの使い方・重要性が学べる。
No.58
66
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No.60
66
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AIの権威である東大の松尾豊教授の書籍。小難しい内容はほとんどなく、一般受けするような内容でAIの今後について分かりやすく学べる書籍。
No.62
66
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ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
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No.65
66

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.69
66
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No.70
66
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No.72
66
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No.73
66
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No.74
66
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No.75
66
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No.76
66
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No.77
66
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No.80
66
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No.83
66
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No.85
66
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No.88
66
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No.90
66
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No.93
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No.95
66
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No.96
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No.97
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No.98
66
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