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【QC検定®1級,2級合格!】QCに必要な数学問題集を発売します!

商品

「QC検定®1級、2級合格したいけど、数式が難解すぎてわからない!、解けない!」、など、困っていませんか?

こういう疑問に答えます。

本記事のテーマ

【QC検定®合格】数学問題集を販売します

記事の信頼性

記事を書いている私は、QC検定®1級合格した後、さらにQCをすべて研究して究めました。
究めた結果、QCに必要な数学スキルがわかりましたので、問題集にしました!

●商標使用について、
①QC検定®と品質管理検定®は、一般財団法人日本規格協会の登録商標です。
➁このコンテンツは、一般財団法人日本規格協会の承認や推奨、その他の検討を受けたものではありません。
➂QCプラネッツは、QC検定®と品質管理検定®の商標使用許可を受けています。

①QCは数学が難しすぎる

QC検定®、統計検定も2級から上が、一気に難しくなりますよね。

QCの数学の難しさ

ベースとなる数学が難しいし、
範囲が広大すぎる
勉強時間もかかるし、
全部勉強しても頭に入りきらない。。。
どこから復習したらよいか?も
わからないから、勉強しても頭に入らない。。。

ですよね。

高校から理系で数学バリバリ解ける人なら
勉強が入りやすいけど、
そんないい話はないし。。。

ですよね。

効率よく最小限の内容で数学をカバーしたい

と言っても、

●品質管理の仕事をしているから不合格は格好悪い
●データサイエンティストを目指すから勉強しないわけにいかない
●資格が1つでもほしい

という、プレッシャーもありますよね。

だから、

なるべく少ない問題数で、
QCや統計の基礎がマスターできる教材はないの?

と探したくなりますよね!

ご安心ください。
QCプラネッツが作りました!

QCに必要な数学は実は1つだけでOK

QCプラネッツはQC検定®1級合格しましたが、
合格しただけで、何もわかっていない状態でした。

なので、3年以上研究して、650のブログ記事を書き上げて、
QCを究めました!

そして、わかったことがあります。

QCの数学は「ばらつき」の1つだけわかれば、全部解ける!

「ばらつき」を具体的に書くと、

  1. 平方和の計算・分解
  2. ばらつき・分散を表現するχ2乗分布

の2つがベースです。

本当に「ばらつき」の1つだけのなの?
⇒本当です!

「ばらつき」さえ数式で解けたらQC数学はOK!

QCプラネッツの記事を全部読めばわかりますが、

●管理図
●実験計画法
●ロバストパラメータ設計
●単・重回帰分析
●多変量解析
は平方和の分解をしているだけです。
●サンプリング
●検定・推定
●信頼性工学
のベースはχ2乗分布の分布関数です。

χ2乗分布は「分散・ばらつき」を表現しますから

「ばらつき」さえ数式で解けたらQC数学はOK!

今回の、数学問題集は、
「ばらつき」を基本軸に様々な手法に展開できるように構成しました。

数百冊、数万ページの教科書・参考書を全部マスターしてわかった結果です。

では、商品を紹介します!

➁問題集のメリット

QCの数学を学ぶためのマップを紹介します!

「ばらつき」を基本軸に様々な手法に展開できるように構成するマップを紹介します。QC数学問題集

平方和の計算から
●実験計画法
●回帰分析・多変量解析
●ロバストパラメータ設計
●管理図
の基礎がすべて理解できる!
χ2乗分布の確率分布から
●統計学
●サンプリング
●信頼性工学
の基礎がすべて理解できる!

あとは、二項定理からの抜取検査をおさえれば、QCの数学はすべて習得できます!

本問題集を学ぶメリット

  1. やみくもに統計学、微分積分、線形代数に手を出す必要はない
  2. QCのエッセンスである「ばらつき」を意識して体系的に学べる
  3. 1問を何度も練習して、効率よく数学スキルが高まる
  4. QCに限らず、データサイエンスに必要な数学スキルも高まられる

逆にデメリットは

  1. 勉強しないと習得できない
    ⇒それはしゃーない!ですよね(笑)

是非、ご購入いただきたいです。
次に、全問題の内容を紹介します!

➂内容の範囲

QCの数学問題集の全問題を紹介!

60題近くの問題内容と単元を紹介します!

苦手な問題があれば、勉強して強化しましょう!
どこが苦手かをチェックしながら各問を見ましょう。
カテゴリ
1 二項定理、二項分布 基本統計量
2 確率が最大になる条件 基本統計量
3 指数分布からガンマ分布への証明 統計学
4 平方和の計算 基本統計量
5 確率変数の期待値と分散の計算 基本統計量
6 χ2乗分布、平方和、標準偏差の関係式 基本統計量
7 固有方程式 重回帰分析
8 べータ関数 統計学
9 ガンマ関数 統計学
10 正規分布の定積分 統計学
11 期待値E,分散Vの公式 統計学
12 コーシー分布 統計学
13 分割表の検定統計量の導出 統計学
14 確率変数の変数変換(1変数、1次式) 統計学
15 確率変数の変数変換(1変数、2次式) 統計学
16 確率変数の変数変換(1変数、0.5次式) 統計学
17 確率変数の変数変換(2変数、積) 統計学
18 確率変数の変数変換(2変数、商) 統計学
19 畳み込み積分(離散系と連続系、一様分布) 統計学
20 畳み込み積分と2変数積分 統計学
21 畳み込み積分(離散系と連続系、指数分布) 統計学
22 順序統計量の導入 統計学
23 順序統計量の一般式 統計学
24 順序統計量(指数分布) 統計学
25 順序統計量の同時確率密度関数 統計学
26 ミーンランク法(順序統計量)を理解する整式 統計学
27 同時確率質量関数(2変数) サンプリング
28 同時確率分布の分散・共分散(2変数) サンプリング
29 条件付き期待値、分散 サンプリング
30 平方和の分解 実験計画法
31 直交表の各列の平方和の導出 実験計画法
32 直交表の実験回数と割当列の関係 実験計画法
33 一元配置実験の分散の期待値 実験計画法
34 一元配置実験とくりかえしのある単回帰分析 回帰分析
35 重回帰直線 重回帰分析
36 回帰平方和SR 重回帰分析
37 重回帰分析の寄与率R 重回帰分析
38 寄与率R(単回帰分析VS重回帰分析) 重回帰分析
39 重回帰分析(ダミーデータ有無の違い) 重回帰分析
40 主成分分析の解法 多変量解析
41 主成分分析と回帰分析 多変量解析
42 線形判別関数 多変量解析
43 マハラビノス距離とユークリッド距離 多変量解析
44 線形判別関数とマハラビノス距離による判別分析 多変量解析
45 因子分析(1因子モデル) 多変量解析
46 コーシ・シュワルツの不等式と相関係数 回帰分析
47 無相関の検定 回帰分析
48 スピアマンの順位相関係数 回帰分析
49 主成分平方和と固有値が一致する理由 多変量解析
50 固有ベクトルが直交する理由 多変量解析
51 ロバストパラメータ設計の静特性 ロバストパラメータ設計
52 ロバストパラメータ設計の動特性 ロバストパラメータ設計
53 群間変動と群内変動 管理図
54 抜取検査の基本(確率と二項定理) 抜取検査
55 指数分布とポアソン分布の関係 信頼性工学
56 ガンマ分布とχ2乗分布の関係 信頼性工学
57 ワイブル分布、指数分布、ガンマ分布とχ2乗分布の関係 信頼性工学
58 指数分布関数の信頼度の点推定 信頼性工学
59 正規分布関数の信頼度の点推定 信頼性工学
60 信頼度の計算(直列系、並列系、待機系) 信頼性工学
61 信頼性工学と計数抜取検査 信頼性工学
62 指数分布から確率紙を作る 信頼性工学

特に、紹介したいのが、

  1. 高校数学の復習からスタート
  2. 確率変数、期待値・分散の積分に慣れる問いたくさん用意
  3. 公式暗記を極力不要とするように導出過程を丁寧に解説
  4. 重回帰分析、主成分分析、因子分析は解法暗記ではなく原理を理解すれば解けることを実感していただく
  5. ロバストパラメータ設計と実験計画法・回帰分析の比較など手法間の比較ができる
  6. QC検定®では一切出ないが、データを並び替えてもよいとする順序統計量をしっかり学べる

という60題です。

解説も充実!

丁寧な解説ページやQCプラネッツのブログ記事を活用してわかりやすく解けますので、難しい数学でもご安心ください。

全問解いた結果、結局
覚えるべき公式は無い事
数列・積分のスキルと、平方和とχ2乗分布をおさえておけば
すべて解けることがわかります!

是非、ご購入ください。

➃【問題集ご購入方法】

メルカリとnoteから販売しております。
「QCプラネッツ」で検索ください。

メルカリでの販売

「QCプラネッツ」で検索ください。

qc1_math

1500円/1冊
とさせていただきます。ご購入よろしくお願いいたします。

noteでの販売

noteからもしています。こちらへアクセスください。

【QC検定®1級,2級合格!】QCに必要な数学問題集を発売します!
「QC検定®1級、2級合格したいけど、 ●数式が難解すぎてわからない!、解けない! ●試験勉強しても理解が進まない!」 と困っていませんか? その原因は、 ベースとなる数学スキルが弱いからです。 QCを究めたQCプラネッツが作ったこの問題集があれば、効率よく数学スキルが習得できます!

1500円/1冊
とさせていただきます。ご購入よろしくお願いいたします。

まとめ

「【QC検定®合格】数学問題集を販売します」、ご購入よろしくお願いいたします。。


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