【Excel演習で学ぶ】
わかりやすい統計解析入門講座
~研究、開発、量産、出荷後対応の各工程で役に立つ
統計解析の原理・手順・実施・解釈~
学問としてではなく、日々の業務・実務に役立つことを大前提に基礎からやさしく学べます
研究、開発、量産、生産、出荷後対応、実験、解析等・・・
研究開発・技術・生産・品質管理部門の方々が
知っておくべき、身に付けておくべき実務に役立つ統計解析
受講後は、「自力で」「正しく」統計解析を
使いこなすことが出来るようになられることをイメージしております
統計解析を根本から理解し、使いこなして、日々の業務を円滑、効果的に行おう
第1講 統計学の基本概念
第2講 統計的推定と検定
第3講 分散分析と回帰分析
・標本サイズと信頼性の関係
・統計的推定,検定の原理,手順,解釈の注意点
・分散分析の原理,手順,解釈の注意点
・回帰分析の原理,手順,解釈の注意点
開講日 | 2023年10月17日 (火) | ||||||||||||||||||||
講座回数 |
3回コース(10月17日~3月下旬) |
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1口の受講者数 |
1口3名まで受講可能 |
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受講料(税込 |
1口 62,700円 ( E-Mail案内登録価格 59,565円 )
定価:本体57,000円+税5,700円 会員:本体54,150円+税5,415円
[1名受講も可能です] 定価:本体32,000円+税3,200円
金額追加で受講可能です
※お申込み後、お申込み受理の自動返信メールが届きます (申込期日:開講日当日まで) ⇓
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スケジュール |
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受講条件 |
(1) PC の環境は必須です。 本人の個別E-Mail アドレスをご用意ください。 ・演習問題解答用紙、模範解答、修了証などの各種データは、Word、Excel、PDF などを使用します。 (2) 受講者全員のS&T 会員登録が必須です。 |
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教材 |
■製本版テキスト:各受講者1冊 |
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備考 |
□受講期間
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【講師への質問】 |
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お申込み |
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講師 |
FIA 代表 福山 紅陽 氏
※元三菱マテリアル(株)、元協和界面科学(株)
【講師紹介】
趣旨 |
製造業では研究,開発,量産,出荷後対応の各工程で実験や統計解析を⾏う必要があります。しかし,解析の基本原理を理解していないために解析手法や適用先を誤ったり,正しい結果が得られているのにその解釈・結論を誤ってしまうような例も少なくありません。
本講義では,最も基本的な統計的検定・推定をExcel関数を利用して自力できるようになることを⽬標に,統計学の基本概念を修得したうえで,基本的な統計解析の原理,手順,解釈の修得を目指します。なお,本講座ではノンパラメトリック検定,多変量解析等は扱いません。
プログラム |
第1講:統計学の基本概念
<趣旨>
各種統計解析を理解・実行するのに必要となる、統計学の基本概念の修得を目指します。統計学的な知見は、数理的な証明を行おうとするとかなり難解になるものも少なくありません。本講座では、数理的な厳密さを追究するよりも、数値シミュレーション等により、統計学的知見の意味が理解・実感できるようにします。
<習得できる知識>
・母集団と標本,平均,分散,標準偏差,期待値,確率密度など,統計学の各種基本概念の理解
<プログラム>
1.母集団と標本
1.1 知りたいこととわかることの違い
1.2 母集団と標本
1.3 無作為抽出
1.4 有限母集団と無限母集団
1.5 全数検査と抜取検査
1.6 ばらつきとかたより
2.データの種類
2.1 カテゴリーデータ
2.2 順序データ
2.3 間隔データ
2.4 比例データ
2.5 平均や標準偏差を求められるデータと求められないデータ
2.6 離散量
2.7 連続量
3.単変量データの記述
3.1 標本サイズ
3.2 度数分布表とヒストグラム
3.3 平均
3.4 中央値
3.5 最頻値
3.6 代表値
3.7 偏差と偏差平方和
3.8 分散
3.9 標準偏差
3.10 母平均と標本平均
3.11 母分散と標本分散
3.12 母標準偏差と標本標準偏差
3.13 標準化変量
3.14 最小,最大,範囲
3.15 分位点,四分位点,パーセント点,四分位範囲
3.16 歪度と尖度
3.17 度数分布表,度数分布グラフの作り方と注意点
4.確率
4.1 試行と事象
4.2 確率
4.3 先験的確率
4.4 経験的確率
4.5 確率の加法定理
4.6 条件付き確率と確率の乗法定理
4.7 事象の独立性と確率の乗法定理
5.離散確率変数と確率分布
5.1 確率変数
5.2 離散確率変数と確率分布
5.3 確率変数の独立性
5.4 期待値
5.5 確率変数の分散
5.6 母平均,母分散と期待値
5.7 期待値の演算規則
6.連続確率変数と確率分布
6.1 一様分布の場合
6.2 一様分布ではない場合
6.3 期待値
7.まとめ
8.付録
8.1 Σ記号の演算規則
8.2 確率変数の期待値の演算規則の証明
8.3 確率変数の分散の演算規則の証明
■演習問題・添削■
第2講:統計的推定と検定
<趣旨>
実験、測定をするとき、本当に知りたいことは母平均や母分散などの母集団の特性ですが、われわれにわかることは、母集団から抜き出した標本の特性に過ぎません。この標本の特性から、母集団の特性を推定することになります。この推定の作業を統計学に基づいて行うための原理、手順、注意点について解説します。
<習得できる知識>
・標本サイズと信頼性の関係
・統計的推定,検定の原理,手順,解釈の注意点
<プログラム>
1.種々の確率分布
1.1 離散確率分布
1.2 連続確率分布
2.標本統計量の信頼性
2.1 生データの分布と標本平均の分布
2.2 標本平均の信頼性: 大数の法則
2.3 中心極限定理
2.4 標本分散と標本標準偏差の信頼性
2.5 分散の定義式で,nで割るときとn−1で割るときの違い
2.6 分散の自由度
3.統計的推定
3.1 点推定と区間推定
3.2 区間推定の原理
3.3 母分散既知の場合の母平均の推定(ある試料の平均はどのくらいか?)
3.4 信頼区間の意味
3.5 母分散未知の場合の母平均の推定(ある試料の平均はどのくらいか?)
3.6 母平均の区間推定における母分散既知/未知の違い
3.7 母分散既知の場合の母平均差の推定(2試料の平均の差はどのくらいか?)
3.8 母分散未知の場合の母平均差の推定(2試料の平均の差はどのくらいか?)
3.9 母分散の推定(ある試料のばらつきはどのくらいか?)
3.10 母分散比の推定(2試料のばらつきの比はどのくらいか?)
3.11 母比率の推定(不良率はどのくらいか?)
4.統計的検定
4.1 検定の原理
4.2 第1種の誤りと第2種の誤り
4.3 母平均の検定
4.4 P値
4.5 母比率の検定
4.6 そのほかの検定
5.まとめ
6. 付録
6.1 乱数によるシミュレーション
6.2 2項分布の導出
6.3 分布の標準化
6.4 標本平均の期待値が生データの母平均μに一致することの証明
6.5 標本平均の母分散がσ2/nとなることの証明
6.6 母分散σ2を推定するにはsn−12のほうが望ましいことの証明
6.7 母分散の推定にカイ2乗分布が利用できることの説明
6.8 正規分布以外の分布の例: ジョンソンSU分布,ベータ分布,コーシー分布
6.9 正規分布に従わない場合の母平均推定の信頼率
6.10 正規分布に従わない場合の母分散推定の信頼率
6.11 各種統計的推定・検定 手順のまとめ
■演習問題・添削■
第3講:分散分析と回帰分析
<趣旨>
実務では、3種以上の試料の比較や、2つの量の関係を調べる必要に迫られる機会が少なくありません。第2講で得た推定、検定を発展させ、分散分析、回帰分析といわれる手法の習得を目指します。
<習得できる知識>
・分散分析の原理,手順,解釈の注意点
・回帰分析の原理,手順,解釈の注意点
<プログラム>
1.実験の3原則
1.1 実験結果のかたより
1.2 実験の3原則
2.分散分析
2.1 分散分析の原理
2.2 1元配置の分散分析
2.3 2元配置の分散分析
3. 相関
3.1 相関係数
3.2 母相関係数と標本相関係数
3.3 母相関係数の推定
3.4 相関係数の注意点
3.5 相関と独立
3.6 相関と因果
4. 回帰分析
4.1 回帰分析
4.2 直線的関係の係数の推定
4.3 LINEST関数の利用と分散分析
4.4 線形最小二乗法と非線形最小二乗法
5.まとめ
6.付録
6.1 2元配置の分散分析における平方和の分解
■演習問題・添削■
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