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本セミナーでは、機械学習に必要なデータの揃え方から、実際に機械学習に展開するかまでについて実例・ハンズオンを踏まえながら実施いたします。

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、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、実験計画法とサンプルサイズの設計に必須の基礎知識を解説いたします。
また、Excelの使い方についても、具体的な事例を交えて豊富に紹介し、すぐに応用できる即戦力を身につけていただきます。

本セミナーでは、おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し、多数提案されている主要な発展的手法も解説いたします。
さらに、具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を、簡単なプログラム例とデモを交えて紹介いたします。

本セミナーでは、サンプルサイズ設定に纏わる統計的課題を紹介し、サンプルサイズ設定の原理、考え方、定め方、設定根拠の示し方等を解説いたします。

本セミナーでは、ソフトウェアによるデモンストレーションを交え、1日で統計学の基礎をマスターしていただきます。
統計的な考え方から検定まで確実に習得できますので、今後、多変量解析や実験計画法による品質管理など、応用編へのステップアップを考えていらっしゃる方に受講をおすすめします。

本セミナーでは、アンケートを設計、得られたデータを解析し、商品設計の基本になる物性値に結び付ける方法を、具体例を交えて説明いたします。

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。