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統計のセミナー・研修・出版物

因果推論の基礎講座

2023年7月27日(木) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、グラフ構造から因果関係を推論するJudea Pearlの考え方とその手法を主に学びます。
グラフ構造を考えることにより、どのような因果関係を想定しているのかを視覚的に理解いただけます。

データ駆動科学にもとづくマテリアルズインフォマティクスと計測インフォマティクス

2023年7月27日(木) 12時30分2023年7月31日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、マテリアルズDXを構成するマテリアルズインフォマティクスと計測インフォマティクスをデータ駆動科学に基づき紹介いたします。
その技術の中でも重要なスパースモデリングとベイズ推論を紹介いたします。

分析法バリデーションにおける統計解析の基礎

2023年7月27日(木) 10時00分2023年7月31日(月) 16時30分
オンライン 開催

データ駆動科学にもとづくマテリアルズインフォマティクスと計測インフォマティクス

2023年7月24日(月) 12時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、マテリアルズDXを構成するマテリアルズインフォマティクスと計測インフォマティクスをデータ駆動科学に基づき紹介いたします。
その技術の中でも重要なスパースモデリングとベイズ推論を紹介いたします。

臨床試験における統計解析入門

2023年7月24日(月) 10時30分16時30分
オンライン 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。

医薬品の品質関連での統計手法と実験計画法入門講座

2023年7月21日(金) 13時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、分析バリデーションで評価する真度、精度、直線性の統計手法と分析バリデーションでも有効な分散分析から実験計画法について解説いたします。

医療機器QMSにおける統計手法の適用とサンプルサイズ決定方法

2023年7月20日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、統計手法選択・サンプルサイズの決定について根拠として説明出来るようにわかりやすく解説いたします。

治験/臨床研究における因果推論とEstimand・マスタープロトコルの理解・導入

2023年7月20日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、統計的事項の基本から因果推論についての考え方、これからの試験デザインで用いられるEstimandの概念をわかりやすく解説いたします。

分析法バリデーションにおける統計解析の基礎

2023年7月19日(水) 10時00分16時30分
オンライン 開催

ベイジアンネットワークと因果探索

2023年7月17日(月) 10時30分2023年7月21日(金) 16時30分
オンライン 開催

ベイジアンネットワークと因果探索

2023年7月13日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

統計的手法によるサンプルサイズ決定方法セミナー

2023年7月11日(火) 13時30分16時30分
オンライン 開催

ISO 13485:2016が要求する医療機器サンプルサイズの根拠を伴う統計学的手法

2023年7月10日(月) 10時30分2023年7月24日(月) 16時30分
オンライン 開催

ISO 13485:2016年版では「適切な場合」に「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」が求められております。
本セミナーでは、ISO 13485:2016 及び改正QMS省令が要求する「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」をリスクマネジメントおよびプロセスバリデーションとの関連で解説いたします。
また、サンプルサイズの計算に必要な統計学、Excelを用いた厳密計算方法とその計算例、ISO 16269-6とJISの抜き取り試験との相違点について解説いたします。

検定・推定 (主に計数値)

2023年7月7日(金) 13時00分17時00分
オンライン 開催

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「計数値」を使った手法についての知識を習得できます。

実験計画、データの統計解析と報告書作成の仕方〜入門

2023年7月6日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、統計的データ解析と実験計画法について基礎から丁寧に解説し、データ解析、効率の良い実験、直交表の実践方法まで、Excelでの演習を通して習得していただきます。

検定・推定 (主に計量値)

2023年6月30日(金) 13時00分17時00分
オンライン 開催

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。

ベイズ統計学の基礎とデータ分析・予測への応用

2023年6月29日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

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。

ISO 13485:2016が要求する医療機器サンプルサイズの根拠を伴う統計学的手法

2023年6月29日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

ISO 13485:2016年版では「適切な場合」に「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」が求められております。
本セミナーでは、ISO 13485:2016 及び改正QMS省令が要求する「サンプルサイズの根拠を伴う統計的手法」をリスクマネジメントおよびプロセスバリデーションとの関連で解説いたします。
また、サンプルサイズの計算に必要な統計学、Excelを用いた厳密計算方法とその計算例、ISO 16269-6とJISの抜き取り試験との相違点について解説いたします。

ベイズ最適化の基礎と機械学習による実験計画

2023年6月28日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

統計手法の基礎

2023年6月26日(月) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、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、現場で実際に使われる値に関する知識を習得できます。

データ量の観点から見た機械学習とその業務での活用方法

2023年6月26日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。

時系列データ分析の基礎とPython, Rを用いた実践

2023年6月22日(木) 10時00分16時00分
オンライン 開催

商品開発のための感性・官能評価用アンケート設計と物性値への落とし込み

2023年6月21日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、アンケートを設計、得られたデータを解析し、商品設計の基本になる物性値に結び付ける方法を、具体例を交えて説明いたします。

ベイズ最適化の材料開発への適用のポイント

2023年6月15日(木) 13時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について解説いたします。

官能評価の基礎と高級感の解明・商品開発への活かし方

2023年6月14日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、感性工学の基礎、官能評価の基本的な進め方から、より高級感を感じられる設計品質化の手法まで、事例を交えて解説いたします。

MCMC法を用いたベイズ的アプローチによるパラメータ推定

2023年6月8日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、MCMC法の考え方と計算の仕組みについて基礎から解説いたします。
また、Rを用いた実例では、パッケージプログラムを利用せずに、アルゴリズムの仕組みを丁寧に解説いたします。
さらに、推定時のパラメータのゆらぎを考慮した予測法についても解説いたします。

統計学の基礎から学ぶ実験計画法 (2日間)

2023年6月6日(火) 10時30分16時30分
2023年6月7日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、統計学・実験計画法について基礎から解説いたします。
さらに、応用が効くように効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの分析方法などを、例題を交えてわかりやすく解説いたします。

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