技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。
本セミナーでは、機械学習の基本的な手法である回帰(重回帰分析)、分類(ロジスティック回帰、サポートベクターマシン)、クラスタリング(k-means法)、主成分分析について基礎かrあ解説し、Pythonを用いた実装、結果の活用方法について解説いたします。
本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。
本セミナーでは、ベイズ解析の基礎から、PythonのPyMCおよびそのラッパーであるBAMBIの使い方、入力ミスや計測ミスにより生じる外れ値が存在するようなデータに対してベイズ統計により頑健な回帰分析を行う方法、標本のサイズが十分にない場合の2値データに対するロジスティック解析について解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ解析の基礎から、PythonのPyMCおよびそのラッパーであるBAMBIの使い方、入力ミスや計測ミスにより生じる外れ値が存在するようなデータに対してベイズ統計により頑健な回帰分析を行う方法、標本のサイズが十分にない場合の2値データに対するロジスティック解析について解説いたします。
本セミナーでは、時系列データ分析の基礎である時系列重回帰分析の基礎的な理論から解説し、自己回帰モデルなどの数理モデルを市販ソフトであるExcelで使用する方法やクラウド上にあるサービスや開発環境により機械学習を利用する方法の概要と実例を紹介いたします。
本セミナーでは受託先の試験責任者・試験担当者および委託元の担当者を対象として、試験計画書を作成する際の留意点に関して統計的側面を中心に解説いたします。
また、試験結果が得られた後に報告書を作成する際に確認すべきポイントを詳細に解説いたします。
本セミナーでは、体外診断用医薬品の基本的な性能評価から解説し、その見方と考え方を理解していただきます。
臨床への有用な情報提供に応用できるスキルを習得していただきます。
本セミナーでは受託先の試験責任者・試験担当者および委託元の担当者を対象として、試験計画書を作成する際の留意点に関して統計的側面を中心に解説いたします。
また、試験結果が得られた後に報告書を作成する際に確認すべきポイントを詳細に解説いたします。
本セミナーでは、体外診断用医薬品の基本的な性能評価から解説し、その見方と考え方を理解していただきます。
臨床への有用な情報提供に応用できるスキルを習得していただきます。
本セミナーでは、重回帰分析やロジスティック回帰分析、主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形で解説いたします。
本セミナーでは、Microsoft Excelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、演習を交えて、操作や出力結果の見方を含めて解説いたします。