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本セミナーでは、改訂前から続く分析能パラメーターについて基本的な解説を行うと共に、分析能評価のための統計学的な背景について、統計学の基礎の部分からQ2に新たに取り入れられた多変量解析を応用したNIR (近赤外スペクトル) によるPATの分析法を含めた部分までを詳しく解説いたします。
また、Q2改訂、Q14新設による分析法バリデーションの今後の薬事的な動向について解説いたします。

本セミナーでは、データ分析に生成AIを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。

本セミナーでは、重回帰分析やロジスティック回帰分析、主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形で解説いたします。

本セミナーでは、ChatGPT4による感覚的な統計解析で得られた結果を従来のPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ推定の基礎から実装までを解説し、どのように応用できるのかをX線光電子分光スペクトルや磁気コンプトン散乱データを例にとって説明いたします。

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、Microsoft Excelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、演習を交えて、操作や出力結果の見方を含めて解説いたします。

本セミナーでは、性能・品質の差のあるなしを判断する際に有効な「検定」、差の大きさを統計的に推測する「推定」の方法についての知識を習得できます。ここでは、主に「計量値」を使った手法についての知識を習得できます。

本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、感性工学データの最先端の分析手法、さらにAIによるデザインプロセスの変革方法について詳解いたします。

本セミナーでは、医薬品の売上予測に必要な知識とスキルを身につけていただくことを目的とし、医薬品の売上予測について基本的な考え方から実務を意識したアプローチまで取り上げます。