実験計画法の基礎と実践のポイント

~ 実験計画法と統計学の基礎、確率密度関数、一元配置分散分析、二元配置分散分析、直行配列表、多重比較法 ~

・実験計画法を使った様々な統計・分析手法について学び、目的に応じた効果的なデータ分析法に活かすための講座
・経験豊富な講師から具体的な例を基に正しい実験計画法の使い方を修得し、データをうまく活用しよう!

講師の言葉

 実験計画法は、工学や心理学やマーケティングリサーチや実験関係全般など、さまざまなデータを活用するうえで重要な考え方です。もう少し具体的に言うと、変数間の因果を検討する方法です。
 本講座は、「実験計画法とはどういうものなのか?」「実験計画法を学ぶことの魅力は何か?」といったことを知りたい方におすすめです。すでに実験計画法に則った分析を行っているものの、実は知識にやや不安を覚えているという方にもおすすめです。
 本講座は数学的な事柄を扱います。とは言っても、難しそうな記号を使って延々と板書するというわけでは決してありません。さまざまなお仕事に従事されている方々が受講することや講演時間には限りがあることを前提に、関連する項目につきまして、あまりに数学的にブラックボックスのままやりすごすことなく、しっかりわかりやすく解説します。ぜひご参加ください。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年07月09日(火) 10:30 ~ 17:30
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
受講対象者 ・実験計画法の基礎を学びたい方
・実務で実験計画法に基づいた分析を行っている方
予備知識 ・特に必要ありません(一般的な統計学の知識が無くても大丈夫です)
修得知識 ・実験計画法の基礎を習得し、業務に活用することができる
・様々な手法を学ぶ事で、目的に応じて正しく使い分けることが出来る
※当日は、講師の著書を配布いたします
プログラム

1.実験計画法とは?
  (1).感覚的な定義としっかりした定義
  (2).データ分析の取り組み方

2.統計学の基礎知識
  (1).そもそも統計学はどのような学問なのか?
  (2).データの分類
  (3).平方和と分散と標準偏差
  (4).2種類の分散
  (5).単相関係数
  (6).クラメールの連関係数

3.確率密度関数
  (1).確率密度関数
  (2).正規分布
  (3).カイ二乗分布
  (4).t分布
  (5).F分布
  (6).面積=割合=確率

4.統計的仮説検定
  (1).統計的仮説検定
  (2).注意
  (3).手順
  (4).帰無仮説と対立仮説
  (5).独立性の検定(カイ二乗検定)
  (6).母平均の差の検定(t検定)
  (7).P値と有意

5.この変数が因果の「因」と言えるか確かめたい! ~一元配置分散分析~
  (1).母平均の差の検定のおさらい
  (2).一元配置分散分析
  (3).具体的な例を基にして確認する
  (4).分散分析の難点

6.2つの変数に対して因果の「因」と言えるか確かめたい! ~二元配置分散分析~
  (1).二元配置分散分析
  (2).具体的な例を基にして確認する
  (3).プーリング

7.実験の望ましい順番
  (1).実験の原則
  (2).乱塊法と分割法の使い方
  (3).フィッシャーの3原則

8.因果の「因」に相当する変数を見つけたい! ~直交配列表実験~
  (1).直交配列表実験
  (2).直交配列表
  (3).直交配列表の利用方法
  (4).直交配列表実験の難点
  (5).直交配列表実験の意義
  (6).応答曲面法

9.多重比較法
  (1).多重比較法
  (2).多重比較法の種類と活用

キーワード 直交表 確率 直行表 正規分布 分散分裂 データ分析 統計解析 分布 配列
タグ 実験計画・多変量解析
受講料 一般 (1名):50,760円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,360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 小田急第一生命ビル(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
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