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【QC検定®3級】誤差と残差の違いがすぐわかる

QC検定®3級

「QC検定®3級に出て来る、誤差と残差の違いがよくわからない。」、と困っていませんか?

こういう疑問に答えます。

本記事のテーマ

【QC検定®3級】誤差と残差の違いがすぐわかる
ただの種類を暗記ではなく、関係性を理解しましょう。
中級や上級へ上がるにつれて、実験計画法や回帰分析で分散分析が出て来きます。
このときに、誤差と残差の違いを理解することが重要になるので
先に理解しましょう。
  • ⓪(QC検定®3級共通)QC勉強方法がわかる
  • ①誤差の種類がわかる
  • ②誤差と残差の違いがわかる
  • ③期待値で考える

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●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。

⓪(QC検定®3級共通)QC勉強方法がわかる

QCプラネッツでは、QC検定®3級受験者、および品質管理初心者の方に、馴染みにくい品質管理用語や概念をわかりやすく解説します。

QC検定®3級共通として、まず、勉強方法を読んでください。

【QC検定®3級】勉強方法がわかる
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試験直前の丸暗記ではなく、
考えて活かせる品質管理を伝授します。

①誤差の種類がわかる

よく出る6つの関連用語

誤差と残差の違いを理解するために、8つの変数を定義します。

●真値
●測定値
●母平均
●測定平均
●かたより
●効果
●誤差
●残差

違いをイメージするために、
●真値と測定値の違いを見ましょう。

図や式から誤差と残差の違いを理解する

●下図から式を使って、誤差と残差の違いを確認しましょう。なお、わかりやすい説明のために、ある1変数iで変化する出力の値と、変数ごとに独立して偶発的に乗る誤差jがあるとします。

誤差と残差

●測定値\(x_{ij} \)は上図の左右から2通り式を立てることができます。
・(測定値)=(母平均)+(かたより)+(誤差)
・(測定値)=(測定平均)+(主効果)+(残差)
と表現できます。つまり、
・\(x_{ij}\)=\(u\)+\(a_i\)+\(e_{ij}\) (左側)
・\(x_{ij}\)=\(μ\)+\(α_i\)+\(ε_{ij}\) (左側)
なお、真値\(X_{i} \)は誤差を含まない
\(X_{i} \)=\(u\)+\(a_i\)
です。

誤差と残差の違いが図と式で見えるようになりました。

②誤差と残差の違いがわかる

真値と測定値の違いから呼び名が違う

真値(真の値)は測定からはわかりません。なぜなら、偶発的に入る誤差\(e_{ij}\)が入り、この誤差がいくらかがわからないからです。

誤差は、定義では、「測定値」と「真値」の差です。

一方、残差は字のごとく、「残りの差」です。

誤差と残差の特徴

誤差と残差の特徴を、数式を使って解説します。

誤差の特徴

誤差は偶発的に入るもので、よく正規分布(平均0,標準偏差σに従うよう過程します。数式では次のように、よく表現します。

\(e_{ij}\) ∊ N(0,\(σ^2\)) と表現します。

残差の特徴

一方、残差の方は、測定値から算出できます。

(測定値)=(平均)+(主効果)+(残差)ですね。
(測定値)の総和 = (平均)の総和 と
(主効果)の総和=0
なので、
(残差)の総和=0となります。

数式ではよく次の式で表現します。
\(\sum_{i=1}^{a} ε_{ij}\)=0
\(\sum_{j=1}^{b} ε_{ij}\)=0

誤差と残差は似たものですが、特徴を表す数式が違います。
数式が全然違うから、別物としてもよさそうですが、
似た者にする理由を次に解説します。

③期待値で考える

実は、
・母平均u,測定平均μと
・かたよりと主効果と
・誤差,残差は、
期待値を使って関係性を作ることができます。

・測定平均の期待値が母平均
・主効果の期待値がかたより
・残差の期待値が誤差

数式で書くと
・E[μ]=u
・E[\(α_i\)]=\(a_i\)
・E[\(ε_{ij}\)]=\(e_{ij}\)

期待値とは

期待値は2つの意味があります。

  1. 単なる平均値
  2. サンプル数nを大きくした場合の平均値(極限値の意味を含む)

さいころの目の期待値を求めるときは、前者の「単ある平均値」で考えますが、
測定値の期待値は、後者の意味で考えます。

測定データは有限個数です。その測定データの値はデータ数の少なさから、ばらつきが大きくなりがちです。そこで、その有限個数のデータから、サンプル数nを大きくした場合、どの程度の値になるかを期待するために期待値を計算します。

実験計画法や回帰分析に重要

何のことかよくわからないでしょうけど、測定データの期待値は、

実験計画法や回帰分析で計算する
分散分析で、分散の期待値を計算するときに、
残差と誤差の概念の違いをよく理解する必要があります。

QC検定®3級、QC検定®2級レベルなら、知っておく程度でよいですが、
QC検定®1級以上を目指すころには絶対おさえておかないといけません。

効果 S(平方和) 自由度 分散 E[V]
A(主効果) SA ΦA VA \(aσ_A^2\)+\(σ_e^2\)
e(残差) Se Φe Ve \(σ_e^2\)
T(合計) ST ΦT

上表の一番右端のE[V]を計算するときに、誤差と残差の違いを理解しておく必要があります。分散の期待値E[V]の導出が、実験計画法や回帰分析の本質を理解するために必要なのです。

まず、誤差と残差の違いを図で理解しましょう。この違いが、将来必須となることをまず、知っておいてください。

まとめ

【QC検定®3級】誤差と残差をわかりやすく解説しました。

  • ⓪(QC検定®3級共通)QC勉強方法がわかる
  • ①誤差の種類がわかる
  • ②誤差と残差の違いがわかる
  • ③期待値で考える


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