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、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。
本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。
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、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、傾向スコア解析の基礎から、傾向スコアの理論的背景、傾向スコアの基本的な使い方、傾向スコアの有用さと限界について、実データ解析を通して詳解いたします。
本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。
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、分析能パラメータ、分析法バリデーションに必要な統計の基礎、分析バリデーションの実施例、分析能パラメータの基準値設定の考え方について分かりやすく解説いたします。
本セミナーでは、実際の問題に対して適用できるよう具体的な例題をもとに、受講者の皆様が実験計画法を使えるようになっていただくことを目指します。
本セミナーでは、演者の薬物動態研究での経験から知っていた方が良いと思われる基礎統計について解説いたします。
本セミナーでは、臨床試験論文やプロトコルを読み書きできるようになるために最低限必要な知識を解説いたします。
本セミナーでは、分析法バリデーションを理解するために必要となる統計の基礎から解説し、分析法バリデーションについて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、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、回帰分析の基礎から解説し、具体的な事例を対象に、「Rコマンダー」の実演 (講師によるデモ) を交えながら、できるだけわかりやすく解説いたします。
本セミナーでは、出来る限り正確に官能評価を行うための考え方および実際の注意点について基礎的な内容を中心に解説いたします。
さらに、過去に取り組んだ内容を元に官能評価から感覚の定量化について事例を紹介いたします。
本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説いたします。
具体的な事例を元にExcel分析ツール・エクセル統計、SPSS、JMP、Amosなどの統計ソフトウェアの実演を交えて、あまり数式を使わずにわかりやすく解説いたします。
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、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「計量値」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、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、現場で実際に使われる値に関する知識を習得できます。
本セミナーでは、傾向スコア解析の基礎から、傾向スコアの理論的背景、傾向スコアの基本的な使い方、傾向スコアの有用さと限界について、実データ解析を通して詳解いたします。
本セミナーでは、る機械学習の基本的な考え方から始め、実践上現れる多様な探索問題に対してベイズ最適化とその発展系によってどのように探索の自動化が実現できるかを解説いたします。
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。