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ISO 13485:2016年版では「適切な場合」に「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」が求められております。
本セミナーでは、ISO 13485:2016 及び改正QMS省令が要求する「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」をリスクマネジメントおよびプロセスバリデーションとの関連で解説いたします。
また、サンプルサイズの計算に必要な統計学、Excelを用いた厳密計算方法とその計算例、ISO 16269-6とJISの抜き取り試験との相違点について解説いたします。

本セミナーでは、統計的データ解析と実験計画法について基礎から丁寧に解説し、データ解析、効率の良い実験、直交表の実践方法まで、Excelでの演習を通して習得していただきます。

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、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

本セミナーでは、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。

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。

本セミナーでは、感性工学の基礎、官能評価の基本的な進め方から、より高級感を感じられる設計品質化の手法まで、事例を交えて解説いたします。

本セミナーでは、MCMC法の考え方と計算の仕組みについて基礎から解説いたします。
また、Rを用いた実例では、パッケージプログラムを利用せずに、アルゴリズムの仕組みを丁寧に解説いたします。
さらに、推定時のパラメータのゆらぎを考慮した予測法についても解説いたします。

本セミナーでは、すぐに活用できるデータ分析 (ヒストグラム、F検定とt検定、実験計画法から一元配置の実験とL18直交実験、重回帰分析) に絞り、設計段階〜既存工程のデータから優位な設計条件を選定するための実験計画の方法についてExcel演習を通して学びます。