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本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。

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本セミナーでは、時系列予測の一般的な機械学習法の基礎から始め、リザバーコンピューティングの特徴、学習/予測の仕組み、実装例の紹介、学習と予測のデモンストレーション、数理的な性質、具体的な応用例の紹介、最新の研究状況と展望までを分かりやすく解説いたします。

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本セミナーでは、データ解析手法の基礎から解説し、データ解析手法を使用するデータ前処理、および注意すべきこと (弱点)を解説いたします。
また、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、実際に現場で役立つデータ活用術を解説いたします。

本セミナーでは、統計の基礎から解説し、真度・併行精度・室内再現性を評価するための試験デザインと解析方法、直線性を評価するための試験デザインと解析方法について詳解いたします。

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、LC-MS/MSを用いての試験法開発・バリデーション実施時に気を付けるべき点、問題となる事例について具体例を上げながら試験法開発・バリデーションやデータの評価方法について解説いたします。

本セミナーでは、分析を効率的に進めるための考え方や方法、研究開発・品質管理等の業務に応用する手順・方法について詳解いたします。
分析の基礎から、各分析の特徴、分析の組み立て方・進め方、試料の採取・前処理、試薬・実験器具の取り扱い、測定、データ処理、分析結果のまとめとレポート作成、分析機器の管理までを解説いたします。