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本セミナーでは、市場環境の変化や要求の多様化など、見通しのたて難い環境下においても、高い精度で需要予測を行うための需要予測モデルの導入と将来に向けたAIの活用のヒントを紹介いたします。

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、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、ベイズ解析の基礎から、PythonのPyMCおよびそのラッパーであるBAMBIの使い方、入力ミスや計測ミスにより生じる外れ値が存在するようなデータに対してベイズ統計により頑健な回帰分析を行う方法、標本のサイズが十分にない場合の2値データに対するロジスティック解析について解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ解析の基礎から、PythonのPyMCおよびそのラッパーであるBAMBIの使い方、入力ミスや計測ミスにより生じる外れ値が存在するようなデータに対してベイズ統計により頑健な回帰分析を行う方法、標本のサイズが十分にない場合の2値データに対するロジスティック解析について解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析に必要な統計の基礎から、多変量解析の基礎と応用について解説いたします。

本セミナーでは受託先の試験責任者・試験担当者および委託元の担当者を対象として、試験計画書を作成する際の留意点に関して統計的側面を中心に解説いたします。
また、試験結果が得られた後に報告書を作成する際に確認すべきポイントを詳細に解説いたします。

本セミナーでは、体外診断用医薬品の基本的な性能評価から解説し、その見方と考え方を理解していただきます。
臨床への有用な情報提供に応用できるスキルを習得していただきます。