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、統計学・実験計画法について基礎から解説いたします。
さらに、応用が効くように効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの分析方法などを、例題を交えてわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。
本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。
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本セミナーでは実験計画法を統計の基礎から学び、合理的な製剤設計、工程設計に資することを目指しています。
本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。
本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。
本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。
本セミナーでは実際に経験した事例 (失敗例) を参考に各開発段階で行う実験の注意点、実際のスケールアップ製造で遭遇した問題点をどのように対処、解決したかを説明し、更にそこから得られた知見をもとに効率的な実験計画の立て方、必要なデータの集め方を説明いたします。
本セミナーでは、実験計画法、品質工学 (静特性・動特性・MT法) の基礎から応用までを実習を交えて解説いたします。
本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。
本セミナーでは実際に経験した事例 (失敗例) を参考に各開発段階で行う実験の注意点、実際のスケールアップ製造で遭遇した問題点をどのように対処、解決したかを説明し、更にそこから得られた知見をもとに効率的な実験計画の立て方、必要なデータの集め方を説明いたします。
本セミナーでは、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について解説いたします。
本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。
本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。
本セミナーでは、難解な数式を用いずに、具体的なデータや図表を使って実験計画法の基礎から解説いたします。
本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。
本セミナーでは、統計学・実験計画法について基礎から解説いたします。
さらに、応用が効くように効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの分析方法などを、例題を交えてわかりやすく解説いたします。