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本セミナーでは、性能・品質の差のあるなしを判断する際に有効な「検定」、差の大きさを統計的に推測する「推定」の方法についての知識を習得できます。ここでは、主に「計数値」を使った手法についての知識を習得できます。

本セミナーでは、多変量解析の手法、目的に沿った分析手法を選ぶポイント、分散分析から一歩進んだ要因の具体的な影響を捉える、故障や疾患を判定・予測、指標や変数を2〜3個に減らすコツ、個体・指標を分類するノウハウ、統計ソフト (Excelアドイン、JMP、SPSSなど) の基本的な使い方について、基礎から分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、統計についての基礎を学び、測定データなどを統計的に扱う上で必須となる「正規分布」、これを利用することで導き出せる「不良率」と「工程能力指数」など、現場で実際に使用される統計手法の基礎を習得できます。

本セミナーでは、化学分析の基本、分析方法のバリデーションについて基礎から、演習問題を交えて解説いたします。

本セミナーでは、効率的で信頼性の高い実験を行うために必要な実験計画法や分散分析について、統計学の基礎から分かりやすく解説いたします。
実際の業務や研究で活かせるExcelや無料ソフト (G*power) を使った分析手順も実演しながら解説いたします。

本セミナーでは、非臨床試験を統計解析の観点からどのような点に留意してデザインするか、また、試験で得られたデータをどのような方針で解析・正しく解釈し報告するか、試験計画書と試験報告書の作成および論文投稿に際して統計的に留意すべきポイントを解説いたします。

本セミナーでは、化学分析の基本、分析方法のバリデーションについて基礎から、演習問題を交えて解説いたします。

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、ISO 13485:2016 及び改正QMS省令が要求する「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」をリスクマネジメントおよびプロセスバリデーションとの関連で解説いたします。
また、サンプルサイズの計算に必要な統計学、Excelを用いた厳密計算方法とその計算例、ISO 16269-6とJISの抜き取り試験との相違点について解説いたします。

本セミナーでは、非臨床試験を統計解析の観点からどのような点に留意してデザインするか、また、試験で得られたデータをどのような方針で解析・正しく解釈し報告するか、試験計画書と試験報告書の作成および論文投稿に際して統計的に留意すべきポイントを解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を用いたプロジェクトにおいて、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。