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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、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

本セミナーでは、非臨床試験における統計解析について、薬効薬理試験を題材として使用して基礎から解説いたします。
非臨床試験の特徴や試験の目的に応じた適切な解析手法を解説いたします。

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、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。