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本セミナーでは、近年注目を集めているベイズ統計学の基本的な考え方と応用について、オープンソースで無料で使用できるR (R Studio) を用いた実演を交えてわかりやすく解説いたします。
また、従来の統計学 (標本理論) との比較を通じて、ベイズ統計学の特徴・有用性を紹介いたします。

本セミナーでは、分布のモデルや式の解説後、ワイブル解析用グラフ用紙にデータをプロットする演習を行います。
モンテカルロシミュレーションの事例紹介等も加えて幅広い信頼性データ解析を習得いただけます。

本セミナーでは、統計手法選択・サンプルサイズの決定について根拠として説明出来るようにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、評価実験、分析方法についてハンズオンを交えて解説いたします。

本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。

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。

本セミナーでは、マテリアルズDXを構成するマテリアルズインフォマティクスと計測インフォマティクスをデータ駆動科学に基づき紹介いたします。
その技術の中でも重要なスパースモデリングとベイズ推論を紹介いたします。

本セミナーでは、分析バリデーションで評価する真度、精度、直線性の統計手法と分析バリデーションでも有効な分散分析から実験計画法について解説いたします。

本セミナーでは、統計的事項の基本から因果推論についての考え方、これからの試験デザインで用いられるEstimandの概念をわかりやすく解説いたします。