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メンバー限定リンクruclips.net/channel/UCxGR5omDLIXBu6yOrvOJ-2wjoinUdemy メーカーの現役技術者による研究開発のための統計学www.udemy.com/course/lcqlkbch/?referralCode=79ACEBEBD6763BAFDAB8note 統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウnote.com/komichi_kumano/n/n7684d2ef6bd9
僕らのグループ14人の単位が救われました。ありがとうございます！
教科書で学んでからの補完として物凄く有用な動画でした。ありがたいです！
めっちゃわかりやすかったです。ありがとうございます！
F値が1未満のときはどんな場合も棄却域には入らず、帰無仮説は棄却されないという認識でいいのでしょうか？
教授の説明がまったく分からなかったのですが、この動画で理解することが出来ました！ありがとうございます！
わかりやすかったです、ありがとうございます！グラフを用いる理由は、要因の中でどの水準が効いてるかを判断するために使用するのですか？
左様でござる
分かりやすいです。
コンピュータによる数値解析(CFD解析等)で算出された数値に対して分散分析を行った場合の誤差の要因はどのような意味になるのでしょうか。
僕自身シミュレーションを活用した経験がこれまで無いので以下憶測での回答になります。基本的にそのままではバラツキは無いはずですので、誤差の情報は出ないような気がします。そのような場合は、水準をわざと±5%とかの範囲でランダムにばらつかせると良いかもしれません。そしたらその±5%分の誤差は情報が乗っかると思います。それよりも効果が見られない因子は実用では誤差範囲内で無いに等しいという解釈です。
助かりました！ありがとうございます。！
統計学入門の学習からの動画学習で効果が上がりますね。
厚みを振るというのは「変える」という意味でよろしいでしょうか？
分かりにくくてすいません。その通りです。
00:29~ 小芝居01:44~ 分散分析は『平均値』を分析する手法02:34~ 平均値のバラツキ vs 測定誤差のバラツキ05:41~ 分散分析表を眺めてみよう
厚みが群間、誤差が群内のことですか...?
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www.udemy.com/course/lcqlkbch/?referralCode=79ACEBEBD6763BAFDAB8
note 統計学を活かす 解析しやすい数値化のノウハウ
note.com/komichi_kumano/n/n7684d2ef6bd9
僕らのグループ14人の単位が救われました。ありがとうございます！
教科書で学んでからの補完として物凄く有用な動画でした。ありがたいです！
めっちゃわかりやすかったです。ありがとうございます！
F値が1未満のときは
どんな場合も棄却域には入らず、
帰無仮説は棄却されないという
認識でいいのでしょうか？
教授の説明がまったく分からなかったのですが、この動画で理解することが出来ました！
ありがとうございます！
わかりやすかったです、ありがとうございます！グラフを用いる理由は、要因の中でどの水準が効いてるかを判断するために使用するのですか？
左様でござる
分かりやすいです。
コンピュータによる数値解析(CFD解析等)で算出された数値に対して分散分析を行った場合の誤差の要因はどのような意味になるのでしょうか。
僕自身シミュレーションを活用した経験がこれまで無いので以下憶測での回答になります。
基本的にそのままではバラツキは無いはずですので、誤差の情報は出ないような気がします。そのような場合は、水準をわざと±5%とかの範囲でランダムにばらつかせると良いかもしれません。そしたらその±5%分の誤差は情報が乗っかると思います。それよりも効果が見られない因子は実用では誤差範囲内で無いに等しいという解釈です。
助かりました！
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厚みを振るというのは「変える」という意味でよろしいでしょうか？
分かりにくくてすいません。その通りです。
00:29~ 小芝居
01:44~ 分散分析は『平均値』を分析する手法
02:34~ 平均値のバラツキ vs 測定誤差のバラツキ
05:41~ 分散分析表を眺めてみよう
厚みが群間、誤差が群内のことですか...?