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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、撹拌の基礎から設計およびスケールアップまでを、動画を交えて詳しく解説いたします。
また、実際の最適設計およびスケールアップの計算をExcelを使って解説いたします。

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、機械学習を用いたプロジェクトにおいて、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら解説いたします。

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、薬物動態解析の基礎となるコンパートメントモデルについての講義と演習を行います。

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、ナノ粒子・微粒子分散系の定性性評価の標準理論であるDLVO理論に基づいてゼータ電位の基礎から応用まで解説いたします。
電気泳動移動度の測定とゼータ電位の計算方法が身に付くほか、Excelを使って分散凝集を評価するためのポテンシャル曲線を描くことができるようになります。

本セミナーでは、機械学習を用いたプロジェクトにおいて、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら解説いたします。

本セミナーでは実験データを解析できるようになることを主眼におき、実験データの解釈のための可視化の方法や、実験、解析の計画設計のための手順、実験データを解析する際に起こりうる失敗事例の紹介を行います。