2018 Fiscal Year Annual Research Report
Extensive research of Taguchi method
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15K00056
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
永田 靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30198337)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | タグチメソッド / ＳＮ比 / ロバストパラメータ設計 / ＭＴシステム / グラフィカルモデリング / ロバスト推定 / 異常検知 / 高次元データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ＳＮ比解析や田口流実験計画法に関連して次のような研究を行った．田口の導入したサイクリック計画を用いて，スポーツの対戦システムに関する最適性について研究した結果を論文にまとめ，その改訂作業を行った．また，ロバスト・パラメータ設計を用いて最適株式ポートフォリオ選択をするという応用研究に関する研究を論文にまとめ，その改訂作業を行った．この研究では適切なSN比の検討が重要であった．この論文は学術誌に掲載された．次に，田口によるサイクリック計画やスイス式トーナメントを参考にし，一対比較法を用いた新たな手法を提案した．提案トーナメントシステムはラウンドロビンやイリミネーションの欠点を補完するものであり，他システムに比べて優位性があることを示した．この結果を論文にまとめ，その改訂作業を行った．この論文は学術誌に掲載された．さらに，尤度に基づく多変量累積和管理図を提案し，平均と分散の両方の変化を有効に検出することを示した成果を，査読付き国際会議で発表した．
ＭＴシステムに関連して，次のような研究を行った．まず，予測手法であるＴ法に関連して，欠測値が生じている場合のＴ法の性能についての研究を行った結果を論文にまとめ，改訂作業を行った．この論文は学術誌に掲載された．次に，MT法にAdaBoostの考え方を導入した方法を提案し，その方法が有用であることを示した成果を論文にまとめ，その改訂作業を行った．この論文は学術誌に掲載された．さらに，高次元小標本データを対象として，母集団パラメータの推定精度および解釈容易性を同時に向上させるため，スパース主成分分析（SPCA）に基づく推定法をMTシステムに導入した．その成果を論文にまとめ，その改訂作業を行い，学術誌に掲載された．
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