技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
統計のセミナー・研修・出版物
基礎から学ぶ実験計画法
2020年5月18日(月) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、難解な数式を用いずに、具体的なデータや図表を使って実験計画法の基礎から解説いたします。
賞味期限設定 (食品期限) のための官能評価とアレニウス式を用いた加速試験の進め方
2020年5月15日(金) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、食品期限設定のための官能評価について基礎から解説し、パネルの選定/手法の選択/統計解析/期限設定の実例まで詳しく解説いたします。
金融工学のための数理入門 4日間パック
2020年5月14日(木) 13時00分
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16時30分
2020年5月21日(木) 13時00分
～
16時30分
2020年6月11日(木) 13時00分
～
16時30分
2020年6月18日(木) 13時00分
～
16時30分
東京都 開催
ドライバ状態モニタリング/センシング技術と統計処理・機械学習の活用
2020年5月12日(火) 11時00分
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16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。
QbDアプローチに用いられる実験計画法並びに多変量統計解析
2020年4月30日(木) 10時00分
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17時00分
東京都 開催
本セミナーでは、統計初心者に向けて、実験計画法・多変量解析について基礎からポイントをおさえて易しく解説いたします。
QbD (Quality by Design) のための実験計画法入門 2日間講座
2020年4月27日(月) 10時30分
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16時30分
2020年4月28日(火) 10時30分
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16時30分
東京都 開催
本セミナーでは実験計画法を統計の基礎から学び、合理的な製剤設計、工程設計に資することを目指しています。
時系列データ分析の基礎・モデル化と異常検知・機械学習への応用
2020年4月27日(月) 10時30分
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17時30分
東京都 開催
本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。
臨床試験のデザイン、統計解析および症例数設計基礎講座
2020年4月22日(水) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、統計学について基礎から解説し、生物統計の基礎を実際の臨床試験を例に解説いたします。
実践して分かる統計解析の基礎演習
2020年4月22日(水) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、統計学について基礎から解説し、t検定の考え方・仕組みを理解し、より信頼度の高いデータ解析を行うための適切な進め方について、PCを用いた演習を交えて解説いたします。
分析法バリデーション入門セミナー
2020年4月20日(月) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーは、分析法バリデーションについて基礎から解説いたします。
分析能パラメータの基準値設定など統計解析が苦手な方でもわかりやすく解説いたします。
実務のための統計学入門
2020年4月3日(金) 10時30分
～
16時30分
東京都 開催
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。
時系列データ分析の基礎とPython, Rを用いた実務への応用
2020年3月31日(火) 10時00分
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17時00分
東京都 開催
本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。
臨床試験における統計解析入門
2020年3月30日(月) 10時30分
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16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、臨床試験における統計解析について基礎から解説いたします。
また、総括報告書やCTDを作成する上での注意点を概説いたします。
ドライバ状態モニタリング/センシング技術と統計処理・機械学習の活用
2020年3月13日(金) 11時00分
～
16時30分
東京都 開催
本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。
