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多変量データ分析B 第10回
第7章：パーティション
林俊克＆廣野元久「多変量データの活用術」：海文堂
廣野元久
2004.6.23. SFC5限
第7章 パーティション
1/27
第7章 パーティション
パーティショニング
目標
パーティションとは何ができる道具かを理解しよう
パーティションのコンピュータ出力を読み取れる力を身に
つけよう
パーティションのからくりと前提を理解しよう
課題を通じてパーティションの使い手になろう
注）多変量空間での下駄箱作成という概念を理解する
ＪＭＰではパーティションというが，この手の方法には
さまざまな種類と，ソフトウエアによって呼び名が違う
第7章 パーティション
2/27
適用例と解析ストーリー
データ
健康診断データ
サンプル
状態 ｙ
吐き気 x1
頭痛 x2
1
健常者
無
少
2
健常者
少
無
3
健常者
無
無
4
健常者
無
無
5
健常者
無
無
6
患者
少
多
7
患者
多
無
8
患者
少
少
9
患者
少
多
10
患者
多
少
推理小説の
有能な探偵と
同じ
1）目的変量（結果）を
説明変量（原因）で分類する
2）説明変量（原因）の
相互作用（組合せ）に着目
3）分類ルールの作成
第7章 パーティション
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適用例と解析の目的
スライド3のデータセットは第1週のMDA総論で判別分析の紹介
で使ったもの
 ここでは説明変量間の相互作用を活用して
目的変量をうまく分類するルールを作成する
クラスター分析は，データに結果である目的変量（分類変量）がなかった
このため教師なし分類と呼ばれる
パーティションでは，研究対象の結果としての目的変量が得られている
説明変量を使って，より誤りなく結果を当てるルールを作るかを研究する
このため教師あり分類と呼ばれる
世の中には判別や識別の問題が数多くある
パターン認識やマイニングの世界では重要なアイテムの1つである
パーティションは人口知能やマイニングの世界で広く発展してきた方法
その多くが方法論の名前＝ソフトウエア名になっている
数値計算学者の力が大きい．
第7章 パーティション
4/27
7.1 色々な分類アルゴリズム
7.1.1 CART( Cｌassification And Regression Tree )
分類と回帰木という意味で，非常に高価なプログラムを提供
しているが，PC上でもっともらしい結果を出したはしり
7.1.2 C4.5
・オーストラリアの数値計算学者が考案，現在はC5である
・名前からして，記号的意味しかなく，いかにも数値計算屋らしい
・やはり方法論と同じ名のソフトウエアが出ている
7.1.3 CHAID（Chi-squared Automatic Interaction Detection ）
・AIDから発展（AIDは古くに提案された）自動相互作用検出法
・これは群間変動と群内変動に着目し，分散分析の流れ
・CHAIDは巧妙なアイデアでカイ2乗統計量を分岐ルールに適用
・CHAIDのさらなる発展系としてSPSSからAnswer Treeが出た
5/27
第7章 パーティション
7.1.5 JMPのパーティションの考え方
目的変量
量的変量の場合は回帰木
質的変量の場合は分散分析の流れで決定木
説明変量
何でもOK，分岐ルールを計算機の中で作る
分岐は2進木
オートマチックではない
分析者と対話的にG2の大きさで階層的に進める
おそらく今後，もっと洗練されていくと思う
開発途中な感じがする
パーティションはJMPオリジナル（→一般的でない）
第7章 パーティション
6/27
7.2 JMPによるパーテション
まず，出力のグラフから．．感じを理解
‚·‚ׂĂ̍
s
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
404 557.52561ACE
0.5396
Champion 0.4604
•iŽ¿(1)
“x
”
122
G^2
…
€
Šm—¦
149.7225ACE
0.3033
Champion 0.6967
•iŽ¿(2)
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
282 367.92532ACE
0.6418
Champion 0.3582
ACEとChampion
何を重視して購入
したか
—t‚̃Œƒ|
[ƒg
‰ž“šŠm—¦
ŒÌ
á‚̍
­‚È‚³(2)
ŒÌ
á‚̍
­‚È‚³(1)
‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)
‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)
“x
”
G^2
…
€
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“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
—t‚̃‰ƒxƒ‹
76 80.792796ACE
0.2237
46 62.984698ACE
0.4348
99 136.42383ACE
0.4545
183 ACE
208.51593ACE
0.7432Champion
Champion 0.7763
Champion 0.5652
Champion 0.5455
Champion 0.2568
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á‚̐
­‚È‚³(2)&‰¿Ši(2)
0.1224
0.8776
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á
‚̐
­
‚È‚³(2)&‰¿Ši(1)
0.4074
0.5926
‰¿Ši(2)
‰¿Ši(1)
‰¿Ši(2)
‰¿Ši(1)
‰¿Ši(2)
‰¿Ši(1)
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦ “x
”
G^2
…
€
Šm—¦
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á
‚̐
­
‚È‚³(1)
0.4348
0.5652
49 36.434066ACE
0.1224
27 36.498656ACE
0.4074
69 90.354219ACE
0.3623
30 38.19085ACE
0.6667
118 146.77288ACE
0.6864
65
55.811993ACE
0.8462
Champion 0.8776
Champion 0.5926
Champion 0.6377
Champion 0.3333
Champion 0.3136
Champion 0.1538
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(1)
0.3111
0.6889
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(2)
0.4583
0.5417
’m–¼“x(1)
’m–¼“x(2)
’m–¼“x(1)
’m–¼“x(2)
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦ “x
”
G^2
…•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(1)
€

Šm—¦
“x
”
G^2
…
€
Šm—¦ “x
”
G^2
…
€
Šm—¦
0.6667
0.3333
ACEはこだわりな
45 55.798812ACE
0.3111
24 33.104205ACE
0.4583
60 81.503192ACE
0.5833
58 59.138621ACE
0.7931
Champion 0.6889
Champion
0.5417
Champion 0.4167
Champion 0.2069
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(1)
0.5833
0.4167
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(2)
0.7931
0.2069
く購入された？
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(1)
0.8462
0.1538
—t‚̃Œƒ|
[ƒg
‰ž“š“x
”
‰ž“šŠm—¦
—t‚̃‰ƒxƒ‹
ACE
Champion
—t‚̃‰ƒxƒ‹
ACE
Champion
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á
‚̐
­
‚È‚³(2)&‰¿Ši(2)
6
43
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á‚̐
­‚È‚³(2)&‰¿Ši(2)
0.1224
0.8776
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á
‚̐
­
‚È‚³(2)&‰¿Ši(1)
11
16
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á‚̐
­‚È‚³(2)&‰¿Ši(1)
0.4074
0.5926
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á
‚̐
­
‚È‚³(1)
20
26
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á‚̐
­‚È‚³(1)
0.4348
0.5652
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(1) 14
31
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(1)
0.3111
0.6889
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(2)
0.4583
0.5417
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(2) 11
13
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(1)
0.6667
0.3333
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(1)&‰¿Ši(1)
20
10
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(1)
0.5833
0.4167
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(1) 35
25
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(2)
0.7931
0.2069
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(2)&’m–¼“x(2) 46
12
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(1)
0.8462
0.1538
•iŽ¿(2)&‘O‰ñ‚Æ“¯‚¶(2)&‰¿Ši(1)
55
10
‰ž“š“x
”
—t‚̃‰ƒxƒ‹
ACE
Champion
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á‚̐
­‚È‚³(2)&‰¿Ši(2)
6
43 パーティション
第7章
•iŽ¿(1)&ŒÌ
á‚̐
­‚È‚³(2)&‰¿Ši(1)
11
16
7/27
7.2.1 パーティションの起動
図7.1
変量の役割の指定
【操作7.1：RPのプラットフォームの起動】
①JMPを起動し，“サンプルデータ”の中にある「車の調査」を読み込む．
②“分析(A)”メニューの“モデル化”の下位コマンドである“パーティション”をク
リックすると図7.1が表示される．
③“列の選択”から“生産国”をクリックし，“Ｙ，目的変数”ボタンをクリックすると，
“生産国”が目的変量に割り当てられる．
④“列の選択”から“性別”，“既婚／未婚”，“年齢”，“サイズ”，“タイプ”をクリッ
クし，“Ｘ，説明変数”ボタンをクリックすると，それらが説明変量に割り当てられ
る．
⑤“OK”ボタンをクリックすると図7.2に示すパーティション・プラットフォームが表
8/27
示される．
第7章 パーティション
7.2.2 変数選択（分岐） 1/4
“分岐”ボタンをクリックすると，
グループを最も際だって２群に
分けるような説明変量の
分岐値が計算される．
分岐の候補となる説明変量が
タイトルの“候補”として
リストされる
図7.2
パーティション・プラットフォーム
JMPのRPは対話的な選択を行う
開始前は，欠測でない目的変量すべて１群にまとめられて表示される
“分岐”ボタンをクリックする毎に，群は最適位置で分岐を階層的に繰り返す
大事になるのが図7.2に示すパーティション・プラットフォームの右下の枠
群の全観測値は303個あり，G2＝596.90と計算されている
ヨーロッパ，日本，米国の３水準あり，各確率分布が示されている
最適な分岐は全説明変量を考慮に入れて決定される
第7章 パーティション
9/27
7.2.2 変数選択（分岐） 2/4
分岐をクリック
G2は分岐された
2群の群間変動を
最大にする条件を
全説明変量から
計算する
図7.3
第1階層のパーティション
JMPでは最適分岐をG2 の値で決定する
候補からサイズの値が最大→分岐はサイズで行うことが望ましい
群が説明変量のサイズを基準として，サイズ（大型）とサイズ（中型，小型）
の ２つに分岐された（パーティションレポートの表示）
大型の車を購入する層と中型／小型の車を購入する層とでは，生産国の
割合に大きな差があることがわかる
第7章 パーティション
10/27
7.2.2 変数選択（分岐） 3/4
青い
をクリック
図7.4
第1階層のパーティション（候補をみる）
サイズ（大型）の群は観測値が42個，G2=42.09である
各水準の確率分布を見ると，米国が際だって高く0.85強
候補では次の分岐ではサイズよりも年齢を使うのが良いことが，その差はさほ
ど大きいものではない．
サイズ（中型、小型）の群は観測値が261個，G2=501.08である
各水準の確率分布を見ると，日本の確率が高く，米国は低くなっている
候補ではサイズの G2=18.86と大きく，次の分岐もサイズを使うのがよい
第7章 パーティション
11/27
7.2.2 変数選択（分岐） 4/4
‚·‚ׂĂ̍
s
“x
”
G^2 
…€

303 596.9025ƒˆ
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“ú–{
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“x
”
G^2 
…€

42 42.087941
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“ú–{
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‘
どこで止めればよ
いか分らない
Šm—¦
0.0952
0.0476
0.8571
Šm—¦
0.1320
0.4884
0.3795
ƒTƒCƒY(’†Œ^,
¬Œ^)
“x
”
G^2 
…€

261 501.08039
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“ú–{
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‘
ƒTƒCƒY(
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“x
”
G^2 
…€

137 234.75597
ƒˆ
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ƒbƒp
“ú–{
•Ä
‘
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0.1379
0.5594
0.3027
ƒTƒCƒY(’†Œ^)
Šm—¦ “x
”
G^2 
…€

0.1387
124 247.43935
ƒˆ
[ƒ
ƒbƒp
0.6715
“ú–{
0.1898
•Ä
‘
Šm—¦
0.1371
0.4355
0.4274
“分岐”ボタンを再度クリックする
再度，サイズを基準として中型／小型のグループが，小型グループと
中型グループに分岐する
以下，順次このようにして分岐が進んでゆく
第7章 パーティション
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7.2.3 変数選択（剪定）
“剪定”ボタン
分岐処理を取り消す為のボタン
最後に分岐した２グループが１つのグループに戻る
G2やノード内の標本数の大きさによって階層深く分岐したものを剪定によって，
元に戻す操作が必要である
丁度，庭園の木々を庭師が剪定（枝刈り）をしている様に似ている．
第7章 パーティション
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7.2.4 パーティションの主要なコマンド
各ノードにあるメニューコマンド
図7.5
パーティションメニューのコマンド（目的変量が質的な場合）
（目的変量が量的な場合）
第7章 パーティション
14/27
7.3 パーティショニングの活用指針
RPにより少数のルール－変量値－個体がどの群に分類されるかを予測可能
RPの長所
事前にモデルを用意しなくてもよい
膨大なデータを容易に処理することができる
変量に制約が少なく，連続変量と質的変量の両方を扱える
結果が非常に解釈しやすい
RPの短所
観測値を恣意的なグループ数に割り当てることが比較的容易に出来る
アルゴリズムによっては膨大な計算量を要求する
注意
容易にデータを分析でき，かつ結果解釈の容易さから，ともすれば絶大な説得力を
持つこの手法であるからこそ，恣意的なパーティションルールの構築は戒めなけれ
ばならない
ルールは十分な検証を行ってから活用する
RPで利用したデータは，所謂，学習用データ（トレーニングデータ）
そこから構築されるルールは，いわば仮説の段階に過ぎない
作成されたルールは，学習用データを非常によく説明するはずであるが，後々のケースに
適用した際は，貧弱な予測しかできないというケースが往々にして見られる
第7章 パーティション
15/27
7.4.1 化粧品の分析 1/6
データ：化粧品メーカ8社についてのアンケート調査
資生堂，カネボウ，コーセー，・・・
②そのまま，分岐で
意味が通じるから
クリック!!!
①まずは，候補をみてみよう
「やっぱ，よい化粧品は
肌に合うっしょう．」
図7.7
RPの初期画面
第7章 パーティション
16/27
7.4.1 化粧品の分析 2/6
33％はそれプラス？
67％
1階層でかなり分離
できた．
肌に合わなくっても
25％は購入するんだ．
図7.8
第1階層の分岐
第7章 パーティション
17/27
7.4.1 化粧品の分析 3/6
45％
17％
肌に合うのは
当たり前品質
高級感があることが
大切
やっぱチンケな
化粧品に
ヴィトンは
合わないっしょ
図7.9
第2階層の分岐
第7章 パーティション
18/27
7.4.1 化粧品の分析 4/6
肌に合わない
高級感もない
ダメ駄目だと
83％買いたくない
83％60％
17％は危篤なのか，
何なのか？
夢を売る商売だから
こっちに興味がある
図7.10
第3階層の分岐
第7章 パーティション
19/27
7.4.1 化粧品の分析 5/6
・少しワルノリして，分岐させると
ブランド（本当はメーカ名）で分かれた
これだから嗜好品は怖い
”§‚ɍ
‡‚¤(Žv‚¤)
“x
”
G^2 
…
€
1558 1973.0563Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
‚‹‰ Š´‚ª‚ ‚é(Žv‚í‚È‚¢)

“x
”
G^2 
…
€
846 1166.3239Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
Šm—¦
0.6714
0.3286
‚‹‰ Š´‚ª‚ ‚é(Žv‚¤)

Šm—¦
0.5437
0.4563
“x
”
G^2 
…
€
712 664.66911Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
ƒ
[ƒJ

[(‚gŽÐ,‚cŽÐ)
ƒ
[ƒJ

[(‚dŽÐ,‚bŽÐ,‚fŽÐ,‚eŽÐ,‚`ŽÐ,‚aŽÐ)
“x
”
G^2 
…
€
160 209.54978Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
ブランド力が弱い
図7.11
Šm—¦
0.8230
0.1770
Šm—¦
0.6375
0.3625
“x
”
G^2 
…
€
552 412.04581Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
Šm—¦
0.8768
0.1232
メーカで分岐
第7章 パーティション
20/27
7.4.1 化粧品の分析 6/6
・さらにワルノリして，分岐させると
ブランド（本当はメーカ名）で分かれた
ブランドの深層を探ろう
‚‹‰ Š´‚ª‚ ‚é(Žv‚¤)

“x
”
G^2 
…
€
712 664.66911Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
ƒ
[ƒJ

[(‚gŽÐ,‚cŽÐ)
“x
”
G^2 
…
€
160 209.54978Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
Šm—¦
0.8230
0.1770
ƒ
[ƒJ

[(‚dŽÐ,‚bŽÐ,‚fŽÐ,‚eŽÐ,‚`ŽÐ,‚aŽÐ)
Šm—¦
0.6375
0.3625
“x
”
G^2 
…
€
552 412.04581Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
Š´
G‚ª‚æ‚¢(Žv‚í‚È‚¢)
“x
”
G^2 
…
€
31 42.942862Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
図7.12
Šm—¦
0.8768
0.1232
ビンゴ
Š´
G‚ª‚æ‚¢(Žv‚¤)
Šm—¦
0.5161
0.4839
“x
”
G^2 
…
€
521 342.67428Žv‚¤
Žv‚í‚È‚¢
第5階層で分岐
第7章 パーティション
Šm—¦
0.8983
0.1017
90％が
買ってくれる
これは驚異？
21/27
7.4.2 あやめの分析 1/5
データ：有名なあやめのデータ
3つの種類をうまく分離できるか？
第7章 パーティション
22/27
7.4.2 あやめの分析 2/5
‚ª‚­‚Ì’·‚³‚Æ‚ª‚­‚Ì•
‚Ì“ñ•Ï—Ê‚ÌŠÖŒW
4.5
‚ª‚­‚Ì•
4.0
3.5
3.0
2.5
例えばRPではこんな風に
境界を作る．
2.0
4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0
‚ª‚­‚Ì’·‚³
“ñ•Ï—ʐ
³‹K‘ȉ~ P=0.950 Ží—Þ=="setosa"
“ñ•Ï—ʐ
³‹K‘ȉ~ P=0.950 Ží—Þ=="versicolor"
“ñ•Ï—ʐ
³‹K‘ȉ~ P=0.950 Ží—Þ=="virginica"
相関の状態でもうまく分離できそう
第7章 パーティション
23/27
7.4.2 あやめの分析 3/5
スタート
・今回は説明変量が
連続尺度
花弁の長さを選択する
図7.13
あやめのパーティションレポート
第7章 パーティション
24/27
7.4.2 あやめの分析 4/5
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³‚Ɖԕق̕
‚Ì“ñ•Ï—Ê‚ÌŠÖŒW
‰Ô•Ù‚Ì•
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
1
2
3
4
5
6
7
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³
花弁の長さでStosaを分離
—t‚̃Œ ƒ|
[ ƒg
‰ž“š Šm—¦
—t‚̃‰ƒxƒ‹
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³>=3.0
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³<3.0
s etosa
0.0000
1.0000
vers icolor
0.5000
0.0000
virginica
0.5000
0.0000
次は
Versicolor Virginica
の分離
‰ž“š “x
”
—t‚̃‰ƒxƒ‹
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³>=3.0
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³<3.0
s etosa
0
50
vers icolor
50
0
virginica
50
0
第7章 パーティション
25/27
7.4.2 あやめの分析 5/5
—t‚̃Œƒ|
[ƒg
‰ž“šŠm—¦
—t‚̃‰ƒxƒ‹
setosa
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³>=3&‰Ô•Ù‚Ì•
<1.8 0.0000
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³>=3&‰Ô•Ù‚Ì•
>=1.8 0.0000
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³<3
1.0000
‰ž“š“x
”
—t‚̃‰ƒxƒ‹
setosa
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³>=3&‰Ô•Ù‚Ì•
<1.8
0
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³>=3&‰Ô•Ù‚Ì•
>=1.8
0
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³<3
50
versicolor
0.9074
0.0217
0.0000
virginica
0.0926
0.9783
0.0000
versicolor
49
1
0
virginica
5
45
0
ほぼ完全に分離OK
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³‚Ɖԕق̕
‚Ì“ñ•Ï—Ê‚ÌŠÖŒW
‰Ô•Ù‚Ì•
2.5
判別関数
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
1
2
3
4
5
6
7
‰Ô•Ù‚Ì’·‚³
第7章 パーティション
26/27
電子部品A
原因で結果に
差がでるように
分類している
‚·‚ׂĂ̍
s
“x
”
G^2 
…
€
Šm—¦
40 55.451774
•s—Ç•i 0.5000
—Ç•i
0.5000
’†•
<5.9
“x
”
G^2 
…
€
Šm—¦
23 21.253698
•s—Ç•i 0.1739
—Ç•i
0.8261
’†•
<5.8
“x
”
11
’†•
>=5.9
“x
”
G^2 
…
€
Šm—¦
17 7.6064146
•s—Ç•i 0.9412
—Ç•i
0.0588
’†•
>=5.8
“x
”
G^2 
…
€
Šm—¦
12 15.27634•s—Ç•i 0.3333
—Ç•i
0.6667
G^2 
…
€
Šm—¦
0 •s—Ç•i 0.0000
—Ç•i
1.0000
‚‚³<16.03

“x
”
G^2 
…
€
5 5.0040242
•s—Ç•i
—Ç•i
—t‚̃Œƒ|
[ƒg
‰ž“šŠm—¦
—t‚̃‰ƒxƒ‹
’†•
<5.9&’†•
<5.8
’†•
<5.9&’†•
>=5.8&
‚‚³<16.03
’†•
<5.9&’†•
>=5.8&
‚‚³>=16.03
’†•
>=5.9&
d—Ê<4.82
’†•
>=5.9&
d—Ê>=4.82
‰ž“š“x
”
—t‚̃‰ƒxƒ‹
’†•
<5.9&’†•
<5.8
’†•
<5.9&’†•
>=5.8&
‚‚³<16.03
’†•
<5.9&’†•
>=5.8&
‚‚³>=16.03
’†•
>=5.9&
d—Ê<4.82
’†•
>=5.9&
d—Ê>=4.82
•s—Ç•i
0.0000
0.2000
0.4286
0.8571
1.0000
d—Ê<4.82

d—Ê>=4.82

“x
”
G^2 
…
€
Šm—¦ “x
”
10
—t‚̃Œƒ|
[ƒg 7 5.7416285•s—Ç•i 0.8571
—Ç•i
0.1429
‰ž“šŠm—¦
—t‚̃‰ƒxƒ‹
‚‚³>=16.03

<5.9&’†•
Šm—¦ “x
”
G^2 
…
€ ’†•
Šm—¦ <5.8
0.2000
7 9.5607135
•s—Ç•i
’†•
<0.4286
5.9&’†•
>=5.8&
‚‚³<16.03
0.8000
—Ç•i
’†•
<0.5714
5.9&’†•
>=5.8&
‚‚³>=16.03
’†•
>=5.9&
d—Ê<4.82
’†•
>=5.9&
d—Ê>=4.82
‰ž“š“x
”
—Ç•i
—t‚̃‰ƒxƒ‹
1.0000
’†•
<5.9&’†•
<5.8
0.8000
’†•
<5.9&’†•
>=5.8&
‚‚³<16.03
0.5714
’†•
<5.9&’†•
>=5.8&
‚‚³>=16.03
0.1429
’†•
>=5.9&
d—Ê<4.82
0.0000
’†•
>=5.9&
d—Ê>=4.82
不良が出ない方向で品質に影響を与えるのは中幅
•s—Ç•i
—Ç•i
0
11
不良が増える方向は中幅+重量
1
4
3
4
中幅の次の階層の変量が左右で異なるところがミソ
6
1
10
0
第7章 パーティション
•s—Ç•i
0.0000
0.2000
0.4286
0.8571
1.0000
•s—Ç•i
0
1
3
6
10
G^2 
…
€
Šm—¦
0 •s—Ç•i 1.0000
—Ç•i
0.0000
—Ç•i
1.0000
0.8000
0.5714
0.1429
0.0000
—Ç•i
11
4
4
1
0
27/27