4/21 図解と演習で学ぶ実験計画法入門 〔結果の解釈と数式の理解は後から自然について来る〕
| イベント名 | 図解と演習で学ぶ実験計画法入門 〔結果の解釈と数式の理解は後から自然について来る〕 |
|---|---|
| 開催期間 |
2025年04月21日(月)
~ 2025年05月08日(木)
【Live配信受講】2025年4月21日(月)10:00~16:30 【アーカイブ配信受講】 2025年5月8日(木)まで受付 (配信期間:5/8~5/21) ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【ZoomによるLive配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2025年05月08日(木)16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
図解と演習で学ぶ実験計画法入門
〔結果の解釈と数式の理解は後から自然について来る〕
≪Excel演習で理解度UP≫
経験のある方は復習の機会にしてください。目からウロコの部分もあると思いますよ。
実験計画法はとても役に立つのですが習得には膨大な時間がかかる、、、
そもそも統計って難しい数式のオンパレード、敷居が高いですよね。
でも図解から入れば意外とフレンドリーなのです!
図解でわかりやすく解説しますので、苦手意識克服のためにも頑張って理解しましょう。
さあ、実験計画法の不思議と面白さを一緒に勉強していきましょう。
経験あるが、復習したい方。
※すべての生産、技術開発の分野に対応しています。
※統計の予備知識は必要ありませんが、製品設計や工程設計の知識、または経験は必要です。
| ■Excel実習について■ (必須ではございません) |
| 本セミナーの講演中にExcel実習を行う箇所がございます。 参加される際に、配布Excelをもとに実施していただくと理解度が深まります。なお、演習は講師のデモも同時進行で行いますので、実施しなくても支障ありません。 Excel実習を実施する際は、Excelアドイン「分析ツール」を組み込んでください。 |
| 【Live配信受講者 限定特典のご案内】
当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として
「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 |
| 講師 |
スタット・イメージング・ラボ 代表 福田 晃久 氏 ≫【講師紹介】
[主な研究・業務]
・物理化学
・統計的品質管理
・医薬品の品質管理、品質保証(特にGMP分野)
| セミナー趣旨 |
実験計画法はとても役に立つのですが習得には膨大な時間がかかります。そもそも統計って難しい数式のオンパレード、敷居が高いです。でも図解から入れば意外とフレンドリーなのです。本セミナーではこれから実験計画を学ぼうとしている方を対象にしていますので、標準偏差とは何か、統計的有意差とは何か、等の基礎的なところから始めていきます。一方、実験計画と銘打っていますので、思い切って二元配置実験まで網羅することにしました。二元配置実験まで分かれば、直交配列表や重回帰分析などの理解もしやすくなるからです。
計算はソフトウェアが行ってくれますが、結果を正しく解釈するためには数式をブラックボックスにしてはいけません。とは言っても数理統計家を目指すわけではないので、数式がグラフのどこの部分を数値化しているのかのイメージがつかめれば十分です。図解でわかりやすく解説しますので、ここは苦手意識克服のためにも頑張って理解しましょう。ここまで来れば、難しい数式が心強い助っ人に感じられるでしょう。
本セミナーに統計の予備知識は必要ありませんが、製品設計や工程設計の知識または経験は必要です。経験は無くても実験や工程をイメージできることは必要です。統計は技術的な論点をグラフ化できれば、理解したのも同然だからです。さあ、実験計画法の不思議と面白さを一緒に勉強していきましょう。
講師デモも同時進行で行なうためPC持参は必須ではありませんが、参加者ご自身でデータ解析を体験すると理解がより高まると思います。
| セミナー講演内容 |
1.科学技術者に必須な統計の基礎(計算をブラックボックスにしないために)
・ヒストグラム、正規分布、標準偏差
・統計的な距離を表す規準化(統計の勉強で最も重要な概念)
・95%信頼区間の本当の意味合い「真の値を95%の確率で含む範囲」と言うけれど
・統計的有意差−p値とは何もの?
・平均値の信頼区間
・平均値の差の検定(グループ間の比較:t検定)
・平均値の差の検定(対応関係がある場合の比較:paired-t検定)
・自習のためのモンテカルロ・シミュレーションのやり方
2.実験計画法への誘い
・一元配置デザイン(一元配置分散分析)
:データ構造をミエル化する
:要因効果と実験誤差をミエル化する
:最適水準の推定と信頼区間
・二元配置デザイン(二元配置分散分析)
:データ構造をミエル化する
:要因効果と実験誤差をミエル化する
:最適水準の推定と信頼区間
:交互作用と交絡(似て非なるもの)
:繰り返しのない二元配置デザインとは
:paired-t検定は実は二元配置デザインだった
・制御因子が多数の場合(直交配列表の紹介)
・計算よりも大切なのは実験のランダマイズ
・統計と固有技術
□質疑応答□
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。
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