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本セミナーでは、実験計画法・適応的実験計画法の基礎と実践するために必要なデータ解析・ベイズ最適化の基礎、実験パラメータ候補の選択・基本的なデータの前処理・モデルの構築と予測といった具体的な方法、分子設計・材料設計・プロセス管理・プロセス設計への応用、直接的逆解析法などを詳しく解説いたします。

本セミナーでは、医薬品開発における分析法の立上げや分析法バリデーションの計画と実施時の重要ポイントを解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法に必要な統計の基礎から、実験計画法の基礎、効率的なデータ収集と分析等について解説いたします。

本セミナーでは、製造現場の品質管理をテーマに、Excel/Pythonを使ったデータ分析で品質不良の原因を特定し、品質向上を目指す方法を解説いたします。
Excel/Pythonの基本知識や操作方法、分析の考え方を事例演習を交えててわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、時系列重回帰分析の基礎的な理論から、数理モデルをExcelで使用する方法、機械学習を利用する方法の概要とその実例について、化学プラントを例に解説いたします。

本セミナーでは、統計の基礎から解説し、平均・分散・標準偏差などの信頼性・標本サイズとの関係、母平均の推定・母平均の差の推定などの原理、Excel関数による母平均の推定・母平均の差の推定するノウハウ、解析結果の正しい解釈について、事例・演習を交えながら、丁寧にわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、統計的手法の基礎からサンプルサイズ決定の実務のポイントを解説いたします。
また、品質マネジメントシステムにおいて有効と考えられる抜取検査など統計的手法についても解説を行います。

本セミナーでは、統計的手法の基礎からサンプルサイズ決定の実務のポイントを解説いたします。
また、品質マネジメントシステムにおいて有効と考えられる抜取検査など統計的手法についても解説を行います。

本セミナーでは、統計についての基礎を学び、測定データなどを統計的に扱う上で必須となる「正規分布」、これを利用することで導き出せる「不良率」と「工程能力指数」など、現場で実際に使用される統計手法の基礎を習得できます。

本セミナーでは、製造現場の品質管理をテーマに、Excel/Pythonを使ったデータ分析で品質不良の原因を特定し、品質向上を目指す方法を解説いたします。
Excel/Pythonの基本知識や操作方法、分析の考え方を事例演習を交えててわかりやすく解説いたします。