〜データ調査の基礎とｔ−検定、F検定、カイ自乗検定と推定法〜
・スペシャリスト講師が初学者にも理解できるよう、統計の基礎からわかりやすく指導する講座
・データの性質を見極め、適切な検定・推定を行い、より信頼度の高いデータ解析を行うための特別講座！
統計分析の基礎と検定・推定の 効果的な進め方およびその応用
講師の言葉
本セミナーの目的は、次の4つの視点で学習する構成内容になっています。
（1）統計の基礎を学ぶことであり、?データの調査とは何か、?サンプリングのやり方とは、?アンケート調査表の作り方とは、?データのまとめ方（平均、標準偏差、相関・回帰等）とは。
（2）データ全体像の視覚的なつかみかたであり、ヒストグラム、箱ヒゲ図、散布図等である。また、データ全体を確率的に扱う正規分布、ｔ-分布、Ｆ分布、カイ自乗分布の意味と、その活用の仕方である。
（3）標本と母集団の関係の理解であり、サンプリングされた標本が母集団を代表しているかどうかを調べる検定と、その標本から求めた統計量（平均等）が母集団を代表しているかの推定である。
（4）事例を通じて学習した統計理論が、いかに役立つかを学ぶことである。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | 品質・生産管理・ コスト・安全、研究開発・商品開発・ ビジネススキル |
| 受講対象者 | ・業種は問わず、これから統計を学びたい技術者、研究者の方 |
| 予備知識 | ・はじめての方を対象とするので、基礎知識はまったく不要です |
| 修得知識 | ・レジュメにデータがついているので、統計理論の意味と、あわせて統計指標の計算が習得できます |
| プログラム |
１. データ調査とは ２. サンプルを集める前に ３.母集団と標本の考え方 ４.サンプリングの種類 ５.サンプル数をいくつにするか ６. なぜデータ分析が必要か ７. データをまとめる ８. データの全体像をつかむには ９. サンプリング・データの信頼度をたしかめる １０. 仮説検定の手順 １１. 正規性の検定（標本平均と母平均の違い） １２. ｔ-検定（2つの標本等の平均値の違い）とは １３. Ｆ検定（2つの標本のバラツキの違い）とは １４. カイ自乗検定（期待度数と観測度数の食い違い） １５. 推定（標本から母集団を知る）とは １６. 分散分析（2つ以上の区分の平均値の違い） １７. 相関（2つ標本の要因の関連度）を考える １８. 回帰分析（結果と原因）のモデルと使い方 １９. 将来の傾向をつかむ（予測のやり方） |
| キーワード | データ調査 サンプリング 母集団 標本調査 統計 平均 分散 標準偏差 変動係数 正規分布 t-分布 Ｆ分布 カイ二乗分布 箱ヒゲ図 サンプリング・データ 検定 仮説検定 有意差 危険率 標本平均 母平均 ｔ-検定 ウェルチ法 Ｆ検定 カイ自乗検定 推定 区間推定 分散分 相関 回帰分析 最小二乗法 |
| タグ | マーケティング、商品開発、実験計画・多変量解析、品質管理 |
| 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 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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