実験計画法と連立方程式
（１）実験計画法は以下の連立方程式をとくことに対応
y1=mu+a+b+ab+q[ab1]
y2=mu-a+b+ab+q[ab2]
y3=mu-a-b+ab+q[ab3]
未知数 mu[1つ],a[1つ], b[1つ], ab[1つ？],q[N-3つ] を解ければよい。
（２）効率のよい連立方程式のたてかたが実験計画法に対応。
ほしい自由度以下（未知数の数）の実験数では情報をえられないのはこのため。
（３）自由度は着目変数の方程式をとくための最低限必要な式（データ）の数（ノイズ＝０を仮定したとき）。
たとえば、muだけなら、y1=mu でとける。 自由度１はn個のデータから1/n個づつ情報をもらっていることに相当。
つまり、平均をとるだけなら、n-1つの情報（ノイズになっているけど）をすててる。
すてる情報を以下に少なくバランスよくデータをとるかが実験計画法。
（データが多くなれば、多くなるほど、平均の精度、真の値との関係、が高くなることとの関係は？
データを捨ててるわけではない。やはり，1個よりn個のがよい）
（４）平均の情報だけでは、N個のデータの情報は復号化できない。1個だけと同じ。
（５）しかし、正規分布を仮定の知見があれば、データ2個より、平均と分散の情報のほうがはるかにありがたい。
（６）ノイズが分布にしたがっているという知見があることが大切
（７）構造方程式仮定＋正規分布仮定で、理論的には8個のデータから、
未観測パタンも含め、2^7 パタンの情報をえることができる。
A,B
AB: 平均でもAでもBでもない効果
ABC: 平均でもAでもBでもcでもABでもBCでもCAでも説明出来ないこうか
