～ 実験計画法を修得するためのベース知識、実験計画法の概要、検定のポイント、直交計画と分散分析、多変量解析、Pythonによる実験データ分析 ～
・Pythonによるデモを交えた講義を通し、効率的な実験データの分析に活かすための講座！
・実験計画法の肝となる「検定」「直交計画」「分散分析」を修得し、開発や市場調査、品質保証のデータ分析に活かそう！
・セミナーで紹介したPythonプログラムをお渡しいたします。
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
実験を行うとき、どのような実験を行うと効率的かについて学びます。本セミナーでは確率の基礎から実験計画を行う方法について学びます。
Pythonを使ってプログラムを構築し、実際のデータを使って分析を行うところまで学びます。Pythonコードは、セミナー後に差し上げますので復習で利用できます。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・研究、設計、開発、品質管理、市場調査、マーケティングなどで実験計画法を利用している方、これから利用を考えている方 |
| 予備知識 | ・統計の基礎（分散、相関） |
| 修得知識 |
・実験計画法の概要と効率化 ・分散分析の手法 ・Pythonを使ってのプログラム構築 |
| プログラム |
１．実験計画法を修得するためのベース知識 （１）．推定 （２）．不偏推定量、不偏平均、不偏分散 （３）．検定の方法
２．実験計画法の概要 （１）．実験計画法が成り立つ前提条件 （２）．２群の差の検定 （３）．他群の差の検定 （４）．実験計画法とは
３．実験計画法とデータ分析への活用ポイント （１）．フィッシャーの三大原則 （２）．直交計画 ・L8型直交配列表、他 （３）．コンジョイント分析
４．分散分析のポイントとPythonを用いた実験データ分析の実践とポイント （１）．一元配置分散分析 （２）．データ変動の原因 ａ．要因変動 ｂ．誤差変動 （３）．分散分析の検定 （４）．対応がある多群の一元配置分散分析 （５）．二元配置以上の分散分析 （６）．複数の群をどのようにして検定するのか
５．多変量解析とデータ分析への活用ポイント （１）．多変量解析種類 （２）．重回帰分析 （３）．主成分分析 |
| キーワード | 実験計画法 推定 検定 直交計画 直交表 分散分析 一元配置 二元配置 多変量解析 Python |
| タグ | 統計・データ解析、実験計画・多変量解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
