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本セミナーでは、統計的手法の基礎からサンプルサイズ決定の実務のポイントを解説いたします。
また、品質マネジメントシステムにおいて有効と考えられる抜取検査など統計的手法についても解説を行います。

本セミナーは、データサイエンスについて取り上げ、データサイエンスの基礎から解説し、データサイエンスの疑問に対する回答を試みます。

本セミナーでは、タグチメソッドで推奨される動特性のSN 比を用いたL18 実験モデルをPythonを利用してプログラミングし、要因効果図の作成までを目標といたします。

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、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

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、化学系の方が機械学習を研究開発に取り入れる際に必要となる、機械学習およびPythonプログラミングに関する基礎を学習いたします。

本セミナーでは、確率論、時系列解析の基本事項を整理し、状態空間モデルの概要の理解を目指します。
特に線形・ガウス型の状態空間モデルで使われるカルマンフィルタのアルゴリズムを、予測分布、予測尤度、フィルタ分布、平滑化分布の観点から整理いたします。

本セミナーでは、分析値の扱い方や誤差の伝播、標準偏差σ、不確かさσ/√n の意味やハイゼンベルグの不確定性原理との関係、モンテカルロ法の歴史を含む定量分析への応用 (定量精度とサンプリング量との関係) 、スペクトルのスムージング、デコンボリューションや、Tsallis (ツァリス) エントロピー等の数値処理に加え、デジタル・シグナル・プロセッサによる計測の落とし穴についても解説いたします。

本セミナーでは、医薬品の売上予測に必要な知識とスキルを身につけていただくことを目的とし、医薬品の売上予測について基本的な考え方から実務を意識したアプローチまで取り上げます。