立花和夫著の「入門タグチメソッド」を何とか読了。一部飛ばした所もあります。マハラノビス距離とかに言及している割りには、タグチメソッドについて、これまで2回くらい理解しようとチャレンジして挫折していますが、3回目でようやく触りくらいは理解しました。実験計画法はQC検定だと2級、タグチメソッド（ロバストパラメータ設計）は1級の出題範囲であり、はっきり言って難しいです。前の会社で、部下の20代の若手社員に4日間のタグチメソッドの研修に行かせたことがありますが、その若手も落ちこぼれていました。
この本は数式だけではなくて、具体例が豊富で、特に安定化電源回路を使っての、S/N比と感度の説明は分かりやすかったです。つまり10Vの直流電圧を出すことをゴールとして、それに対してばらつきを与える各抵抗の公差や使用温度条件などのノイズ要因の影響を最小にするパラメーターの組み合わせを求め、それが出来てから今度は目的の10Vに持っていく、という2段階の設計がタグチメソッドの本質のようです。その過程で、直交表というある要素と別の要素の組み合わせの実験で、何通りに値を振ればいいのかを教えてくれる表を用いて実験し、その結果を使ってパラメーターの組み合わせを絞って行く、ということのようです。
この本はマハラノビス距離についての解説もあり、ユークリッド距離とどう違うのかということも良く分りました。要は要素間に相関がある場合にその相関を考慮したのがマハラノビス距離であり、それによってあるデータが基準空間の平均に近いデータなのか外れたデータかを判別するのがマハラノビス距離だということです。2つの要素に相関が無い場合は、X、Y軸にそれぞれの要素を取ると、各データの分布は円形に近くなります。しかし2つの要素に相関があれば、円形が楕円になり、原点からのユークリッド距離が同じだったデータも、マハラノビス距離では差が出てくるということになります。