design-of-experiments
✓限られた実験予算で多要素システムを最適化する場合、多くの変数をスクリーニングして重要な少数を見つける場合、パラメータ間の相互作用を発見する場合、ピークパフォーマンスの応答曲面をマッピングする場合、ノイズ要因に対するロバスト性を検証する場合、またはユーザーが要因計画、A/B/n テスト、パラメータ調整、プロセスの最適化、または実験効率について言及する場合に使用します。
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SKILL.md
Design of Experiments (DOE) helps you systematically discover how multiple factors affect an outcome while minimizing the number of experimental runs. Instead of testing one variable at a time (inefficient) or guessing randomly (unreliable), DOE uses structured experimental designs to:
Trigger phrases: "optimize", "tune parameters", "factorial test", "interaction effects", "response surface", "efficient experiments", "minimize runs", "robustness", "sensitivity analysis"
Design of Experiments is a statistical framework for planning, executing, and analyzing experiments where you deliberately vary multiple input factors to observe effects on output responses.
限られた実験予算で多要素システムを最適化する場合、多くの変数をスクリーニングして重要な少数を見つける場合、パラメータ間の相互作用を発見する場合、ピークパフォーマンスの応答曲面をマッピングする場合、ノイズ要因に対するロバスト性を検証する場合、またはユーザーが要因計画、A/B/n テスト、パラメータ調整、プロセスの最適化、または実験効率について言及する場合に使用します。 ソース: lyndonkl/claude。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/lyndonkl/claude --skill design-of-experiments- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
design-of-experiments とは？
限られた実験予算で多要素システムを最適化する場合、多くの変数をスクリーニングして重要な少数を見つける場合、パラメータ間の相互作用を発見する場合、ピークパフォーマンスの応答曲面をマッピングする場合、ノイズ要因に対するロバスト性を検証する場合、またはユーザーが要因計画、A/B/n テスト、パラメータ調整、プロセスの最適化、または実験効率について言及する場合に使用します。 ソース: lyndonkl/claude。
design-of-experiments のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/lyndonkl/claude --skill design-of-experiments インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/lyndonkl/claude