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本セミナーでは、アンケート調査や官能評価の複数の項目をまとめて解析し、設計・開発・企画等に活かすために必要な統計について解説いたします。
主成分分析・対応分析、重回帰分析、クラスター分析、決定木分析、判別分析やロジスティック回帰など、実務でよく使われる代表的な手法を、Excelや統計ソフトを使って複数の例題を通じて実践的に学習いたします。

本セミナーでは、分析法バリデーションに関する改正点や、分析法開発に関する新しい概念などについて解説いたします。

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、統計解析の計算方法に関する実践的知識、分析法バリデーションの基礎知識とガイドライン要求事項、分析能パラメータの具体的な計算方法・その背景、分析ツールを含むエクセルの利用方法、正規分布、t分布、χ2分布、F分布に関する知識・活用方法、仮説検定の基礎、同等性評価、基準値設定の考え方・その方法について、入門者にも分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて紹介し、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について解説いたします。

本セミナーでは、研究デザインの基礎から、実際にサンプルサイズを算出する方法まで、一貫して丁寧に解説いたします。
また、基本的に無料ツールを使った計算方法も紹介し、さらに計算後のシミュレーションの意義やAI (GPTs) を活用した設計支援の可能性にも触れます。

本セミナーでは、アンケートの評価を商品開発に活かすために重要な、アンケートの設計、官能評価データの解析、物性値への落とし込みまでを解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの実践事例を通じて、研究活動で生じるデータの生成・蓄積・活用のサイクルについて紹介し、データ生成の観点からベイズ最適化や物質・材料シミュレーションと結晶構造探索の基礎、データ蓄積の観点からのデータベース構築、そしてデータ活用の観点からのスパースモデリングやスペクトルモデリングについて、必要な考え方・基礎知識について解説いたします。

本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、感性工学データの最先端の分析手法、さらにAIによるデザインプロセスの変革方法について詳解いたします。