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データを統計に基づいて正しく解析するための技術とノウハウ

データを統計に基づいて正しく解析するための技術とノウハウ

~入門とその実践のしかた~
神奈川県 開催 会場 開催

開催日

  • 2016年10月26日(水) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • 統計解析に関連する技術者、担当者、管理者
  • これから統計解析に携わる方
  • 統計解析や多変量解析技術を復習したい方
  • 部下の管理・監督上、統計解析技術の概要とポイントを理解しておきたい方
  • IoT, ビッグデータ解析に携わる方

修得知識

  • 統計解析技術の本質が理解出来る
  • 自分の統計解析技術に自信が持てる
  • 多変量解析などを学ぶ際の基礎力が身に付く
  • 難解な統計的仮説検定が理解できるようになる
  • IoT, ビッグデータ解析の基礎知識

プログラム

 統計解析を勉強されたことの無い方は、「統計解析なんて難しくない」、「ちょっと勉強すればすぐに理解出来る」と考えている方が多いようですが、統計解析をその理論からしっかりと理解してゆくのは、実は大変難しいことなのです。理由は、統計解析は様々な分野の数学を駆使してその理論が確立されていると言っても過言ではなく、色々な数学 (常微分・偏微分・積分・特殊関数・線形代数など) を理解していないと理論を理解することが出来ないからです。
 統計解析は各種データ解析の専門家でなくても、研究開発・設計・品質管理・医療統計・アンケート調査等を行うすべての方々にとって、程度差はあれ、何らかの状況で必要になると言って良いでしょう。
 また、中には統計解析を専門としないエンジニアの方で、独学で統計解析をマスターしようとしても難解で理解が出来ないため、とりあえずやり方を断片的に暗記し、自身が現実に直面した各状況下で本当に使用して良いかの検証が出来ないまま、盲目的に解析を行っているような方もいるでしょう。
 本セミナーでは、最初に統計学独特の考え方やそれに関連した統計学の歴史などを解説し、関連する演習問題を解くサイクルを繰り返しながら理解を深めて頂くことに主眼を置き、統計解析の入門~基礎をわかりやすく解説致します。
 抜き取り検査や調査をする際の最適サンプル数 (最適n数) を統計的に求める方法についても併せて解説致します。
 「これまでに他の統計解析のセミナーへ参加したことはあるが、手法についての説明だけで統計解析の基本的な骨格を形成する理論までわかるようには教えてもらえなかった」と感じている方にも、再チャレンジのためのセミナーとしてご活用頂ければと思います。

  1. 騒音の分野で統計の知識が必要になった実際例とは?
  2. 統計の基礎の基礎
    1. 統計を大別すると?
    2. 標本調査とは?
    3. 標本の選び方
    4. 平均値とは?
    5. 誤差 (偏り誤差、偶然誤差) 、偏差、残差とは?
    6. どのようなデータにでも統計解析は使用できるのか?
    7. 分散と標準偏差
    8. 平均値、標準偏差と分散の基本的性質
    9. 練習問題
  3. 正規分布の本質を理解しよう!
    1. 統計学における大文字と小文字の基本的な使い分けについて
    2. 確率分布とは?
    3. 正規分布の由来
    4. 正規分布についての更なる解説
    5. 正規分布のグラフと平均値・標準偏差・分散の関係
    6. 種々の正規分布のグラフ
    7. 確率密度関数と正規分布
    8. 正規分布の特徴を数学的に証明
    9. 高速フーリエ変換アナライザにてS/N比の向上に 活用できる正規分布による誤差理論とは?
    10. 練習問題
  4. なぜ標準正規分布が使用されるのか?
    1. 標準正規分布とは?
    2. 標準正規分布 ( Z 変換 ) の本質を理解しよう
    3. 標準正規分布を使用することのメリットは何だろうか?
    4. 標準正規分布のグラフ
    5. 標準正規分布表の活用法
    6. 練習問題
  5. なぜ中心極限定理が重要なのか?
    1. 統計学にて重要な中心極限定理とは?
    2. 中心極限定理について更に詳しく考えよう
    3. 中心極限定理と標準正規分布との関係
    4. 練習問題
  6. 母平均の平均値の推定のしかた
    1. 平均値の推定とは?
    2. 母集団が正規分布でその分散が既知の場合、標本平均から母平均を推定する方法
    3. 母分散が既知でない場合
    4. 不偏分散を使用すると
    5. 練習問題
  7. t-分布とは? どんな時に使用するのか?
    1. t-分布の由来
    2. 自由度とは ?
    3. t-分布を表す確率密度関数
    4. t-分布と標準正規分布との関係を数学手に確認しよう!
    5. 自由度とは
    6. t-分布を利用した母平均お推定方法とは?
    7. 比率の推定
    8. 抜き取り調査のための最適な数を統計理論に基づいて求めてみよう!
    9. 練習問題
  8. 統計的仮説検定とは? どんなときに使用するのか?
    1. 統計的仮説検定とは
    2. 統計的仮説検定の考え方
    3. 計算例題
  9. IoTとビッグデータ解析のための入門技術
  10. 質疑応答

講師

会場

おだわら市民交流センター (UMECO)
神奈川県 小田原市 栄町1丁目1番27号
おだわら市民交流センター (UMECO)の地図

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 27,000円 (税別) / 29,160円 (税込)

割引特典について

  • アイトップからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
    • 案内登録を希望する方は、1名につき 18,000円 (税別) / 19,440円 (税込)
    • 案内登録を希望しない方は、1名につき 27,000円 (税別) / 29,160円 (税込)

持参品

当日は四則演算の出来る電卓をご持参下さい。
関数電卓でなくて結構です。

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