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ISO 13485:2016年版では「適切な場合」に「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」が求められております。
本セミナーでは、サンプルサイズの計算原理、それに基づく根拠の考え方、さらにその減少方法までを解説いたします。

本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。

本セミナーでは、分析バリデーションに必要な統計の基礎から解説し、具体的な実験データを使って、データ解析の考え方、方法、解釈について、質疑応答を交えて解説いたします。

本セミナーでは、現場で起きている間違えやすい11の評価事例を取り上げ、そのやり方のどこが間違っていてどのように評価するのが適切かを演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、グラフ構造から因果関係を推論するJudea Pearlの考え方とその手法を主に学びます。
グラフ構造を考えることにより、どのような因果関係を想定しているのかを視覚的に理解いただけます。

必要症例数は、統計の専門家以外でも開発計画全体における費用や期間を考える上で重要なポイントとなります。
本セミナーでは、より効率良く臨床研究を進めていくために症例数設計に関する必要な統計学の基礎知識を実習形式も含めて解説いたします。

本セミナーでは、食品期限設定のための官能評価について基礎から解説し、パネルの選定/手法の選択/統計解析/期限設定の実例まで詳しく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を効果的に活用するための基礎から応用までをやさしく解説いたします。

本セミナーでは、臨床試験における統計解析について基礎から解説いたします。
また、総括報告書やCTDを作成する上での注意点を概説いたします。

本セミナーでは、通常の統計学 (標本理論) との対比を通じて、ベイズ統計学の考え方および有用性について紹介いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、能動学習とベイズ最適化の基本的な考え方と応用例を通して、計測・材料開発の高度化に向けて機械学習の手法がどのように適用できて、どのような問題を解決できるかを理解することを目的としています。