製品・技術

10/15開講【通信講座】【Excel演習で学ぶ】わかりやすい統計解析入門講座

生産：製造プロセス・化学工学分析・評価・品質管理 / 試験・分析・測定

【通信講座】

【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～

■第1講『統計学の基本概念』
　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。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

■第2講『統計的推定と検定』
　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。しかし，われわれに実際にわかることは，母集団から抜き出した標本の特性に過ぎません。したがって，この標本の特性から母集団の特性を推定することが必要となります。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。　
　

◎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

■第3講『分散分析と回帰分析』
　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

統計解析を実務で使うことを前提にして、基礎からやさしく学んでいただきます。

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せるな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

開講日

2024年10月15日 (火)

講座回数

3回コース(10月15日～2月下旬)

1口の受講者数

1口3名まで受講可能

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]
　35,200円 (E-Mail案内登録価格33,440円 )

　　定価：本体32,000円＋税3,200円
　　会員：本体30,400円＋税3,040円

[4名以上は、1口1人あたりの金額追加で受講可能です]
　1人あたり20,900円( S&T会員受講料 19,855円)の

　金額追加で受講可能です

スケジュール

10月15日(予定)	第1講開講(テキスト到着予定)
	↓
11月15日(予定)	第1講演習問題解答提出締切
11月15日(予定)	第2講開講(テキスト到着予定)
	↓
12月16日(予定)	第2講演習問題解答提出締切
12月16日(予定)	第3講開講(テキスト到着予定)
	↓
1月21日(予定)	第3講演習問題解答提出締切
	↓
2月下旬(予定)	修了証発行

受講条件

(１) PC の環境は必須です。
・通信講座の進行上の連絡はE-Mail で行います。

　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。
・通信講座の受講では弊社S&T 会員「マイページ」機能を使用します。
（ebook版テキストのダウンロード(bookend使用)、演習問題解答用紙など各種データのダウンロード、講師への質問など）
【会員価格（5%OFF）適用条件】
・弊社案内（E-MailまたはDM）希望の場合のみ適用します。
・複数名のお申込みは、受講者全員の案内希望チェックが必須です。
・弊社案内を希望されない方は、S&T 会員登録の際に案内方法欄のチェックを外してください。

教材

■製本版テキスト：各受講者1冊
・複数お申込みで同一住所の場合：代表者にまとめて送付
・複数お申込みで異なる住所の場合：各々に送付
・各開講日の2営業日前に発送
(第1講開講日の2営業日前15：00以降の申込み：開講日1営業日前の発送予定)
(第1講開講日の当日15:00までの申込み:開講日当日の発送予定)
(第1講開講日の当日15:00以降の申込み:開講日翌営業日の発送予定)

■ebook版テキスト：各受講者の閲覧可能PC数 2台/1アカウント(同一アカウントに限る)
・テキストはebook版でも閲覧可能です(閲覧必須ではありません)。
・1人2台まで閲覧可能。会社のPCだけでなく通勤途中でも私物のタブレットで学習できます。
・ebook版のダウンロードは、S&T会員「マイページ」内で行います。
[対応デバイス]　

Win・Macの両OS、スマートフォン・読書端末(iPhone、iPadなど)
[フォーマット]　

PDF(コンテンツ保護のためアプリケーション「bookend」より閲覧)

※製本版、ebook版は同様の内容です(講座により異なる場合あり)
※本講座の映像視聴配信はありません
※自主学習形式となります

備考

□受講期間
　本講座の受講期間は、全３講の３か月間です。
　１講あたり１か月間が学習の目安になります。
□演習問題
　演習問題の解答用紙が未提出の場合は、０点扱いとなります。
　各講の平均をとり、ある一定の基準をクリアした方に「修了証」を発行します。

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）。
　　　　　　　　　⇓
◇請求書
受講代表者（受講者1または申込入力者）に、当社でのお申込み受理後3営業日以内にE-mailにてご案内いたします。
S&T会員マイページからダウンロードください。
請求書到着後1か月以内にお支払いください（銀行振込）。

【講師への質問】
受講者全員で共有できるよう講師へのＱ＆Ａは基本的に受講者マイページに匿名にて掲載いたします。全質問の講師の回答が閲覧でき、参考になります。

お申込み

詳細・お申込みはこちら

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
　　3.3.1 平均（算術平均，相加平均）
　　3.3.2 幾何平均
　　3.3.3 調和平均
　　3.3.4 加重平均
　3.4 中央値
　3.5 最頻値
　3.6 代表値
　3.7 偏差
　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，四分位偏差
　3.16 歪度と尖度
　　3.16.1 平均からの離れ具合を示す別の量
　　3.16.2 歪度
　　3.16.3 尖度
　3.17 度数分布表，度数分布グラフの作り方と注意点
　　3.17.1 データ数
　　3.17.2 階級幅
　　3.17.3 度数分布表の作成
　　3.17.4 度数分布グラフの作成
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
　　5.4.1 期待値の定義
　　5.4.2 期待値の意味
　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
　　5.7.1 確率変数の期待値の演算規則
　　5.7.2 確率変数の分散の演算規則
　　5.7.3 誤差法則
6. 連続確率変数と確率分布
　6.1 一様分布の場合
　　6.1.1 度数分布と確率
　　6.1.2 確率と階級幅との関係
　　6.1.3 確率密度
　　6.1.4 階級幅を無限小に近づける場合
　6.2 一様分布ではない場合
　　6.2.1 確率と確率密度
　　6.2.2 確率密度曲線と確率密度関数
　　6.2.3 累積確率
　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。しかし，われわれに実際にわかることは，母集団から抜き出した標本の特性に過ぎません。したがって，この標本の特性から母集団の特性を推定することが必要となります。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 代表的な分布の相互の関係
　1.2 離散確率分布
　　1.2.1 離散一様分布
　　1.2.2 ベルヌーイ分布
　　1.2.3 2項分布
　1.3 連続確率分布
　　1.3.1 一様分布
　　1.3.2 正規分布
　　1.3.3 カイ2乗分布
　　1.3.4 t分布
　　1.3.5 F分布
　　1.3.6 その他の分布
2. 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
　　3.1.1 点推定と区間推定
　　3.1.2 点推定の根拠
　　3.1.3 両側区間推定と片側区間推定
　3.2 区間推定の原理
　　3.2.1 両側区間推定
　　3.2.2 片側区間推定
　　3.2.3 標準化変量のばらつき
　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?）
　　3.5.1 t分布
　　3.5.2 t分布を利用した母平均の区間推定
　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?）
　　3.8.1 等分散（σA2=σB2）の場合
　　3.8.2 等分散とはいえない場合（σA2≠σB2）の場合
　　3.8.3 t分布を用いた方法による的中率とWelchの方法による的中率との比較
　　3.8.4 対応のある場合の母平均差の推定
　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?）
　　3.11.1 母比率推定の考え方
　　3.11.2 標本比率の期待値と分散
　　3.11.3 2項分布の正規分布近似
　　3.11.4 母比率の信頼区間の算出: 2次不等式を解く方法
　　3.11.5 母比率の信頼区間の算出: 簡便法
　　3.11.6 母比率区間推定の的中率
4. 統計的検定
　4.1 検定の原理
　　4.1.1 背理法
　　4.1.2 統計的な背理法
　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的中率
　6.10 正規分布に従わない場合の母分散推定の的中率
　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
　　1.2.1 実験の反復
　　1.2.2 実験の無作為化
　　1.2.3 実験の局所管理
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
　　　2.2.1 1元配置実験
　　　2.2.2 データモデル
　　　2.2.3 平方和の分解
　　　2.2.4 自由度の分解
　　　2.2.5 分散分析表
　　　2.2.6 分散分析後の解析
　　　2.2.7 Tukey法による多重比較
　2.3 2元配置の分散分析
　　2.3.1 2元配置実験
　　2.3.2 交互作用
　　2.3.3 データモデル
　　　2.3.3.1 交互作用がない場合
　　　2.3.3.2 交互作用がある場合
　　2.3.4 平方和の分解
　　2.3.5 自由度の分解
　　2.3.6 分散分析表
　　2.3.7 分散分析後の解析
　　2.3.8 Tukey法による多重比較
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 回帰分析の原理
　　4.1.1 回帰分析
　　4.1.2 データモデル
　　4.1.3 最小二乗法
　4.2 直線的関係の係数の推定
　　4.2.1 パラメータの推定
　　4.2.2 パラメータの分散
　　4.2.3 パラメータの区間推定
　4.3 LINEST関数の利用と分散分析
　　4.3.1 回帰分析における分散分析
　　4.3.2 分散分析表
　　4.3.3 平方和
　　4.3.4 寄与率（決定係数）
　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
　6.2 回帰分析の最小二乗法におけるパラメータa，bの導出
　6.3 回帰分析における平方和の分解

■演習問題・添削■

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