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本セミナーでは、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、触感や食感としてとらえられる感性を、皮膚の表面で起こる摩擦の観点から解析する感性トライボロジーとして紹介、人が多彩な質感を感じるメカニズムから、種々の解析事例を解説いたします。
樹脂材料・繊維の風合いや手触り評価、化粧品や化粧道具の使用感、毛髪の形状となめらか感、食品の食感まで、具体的で多様な解析結果と併せて、明日から開発の現場で使えるテクニックを紹介いたします。

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、製造プロセス最適化やマーケティング施策評価など、実際の現場データを想定した応用例を交えながら、ベイズ的因果推論の理論と実務を結ぶ視点を養います。

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、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、アンケート調査や官能評価で登場するt検定・分散分析に狙いを定め、Excelと例題を交えて解説いたします。

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、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。