• 2020年01月09日(木) 10:30 ~ 17:30

１．品質の定義
　　（１）．品質とは何か
　　（２）．品質の対象となる機能の例
　　（３）．製品品質のばらつきの要因
　　（４）．測定したデータのばらつきを把握する

２．確率・統計の基礎
　　（１）．品質マネジメントと確率・統計の関連
　　　　ａ．統計的アプローチによる品質マネジメント
　　　　ｂ．統計的品質管理
　　（２）．データの尺度とばらつき
　　　　ａ．質的変数と量的変数の違い
　　　　ｂ．測定尺度と比率尺度の違い
　　（３）．基本統計量
　　（４）．統計と分析ツールの導入、予測モデルの作成

３．変数間の関連を見る
　　（１）．二つの変数の関連性の要約
　　（２）．事実に基づく管理
　　　　ａ．ありがちな失敗例
　　　　ｂ．失敗しないための実践法
　　（３）．データを取得する際の注意点
　　（４）．パレート図
　　　　ａ．格差を統計的に図るための方法
　　　　ｂ．現代でよくパレートの法則が用いられる事象

４．二項分布、抜き取り検査の考え方
　　（１）．確率と二項分布
　　　　ａ．確率変数と確率分布
　　　　ｂ．期待値と分散
　　　　ｃ．離散型と連続型確率変数の違い
　　　　ｄ.確率関数と確率密度関数
　　（２）．抜き取り検査の考え方
　　（３）．散布図

５．相関と回帰、条件付確率
　　（１）．相関と回帰
　　　　ａ．相関係数と評価の目安
　　　　ｂ．共分散による実績データの見える化
　　　　ｃ．見かけの相関（相関が有るもしくは無いように見える）
　　　　ｄ．カイ二乗統計量
　　　　ｅ．カイ二乗分布は自由度で決まる
　　（２）．層別
　　　　ａ．層別で異常値や相関が見える？
　　　　ｂ．事前層別と事後層別
　　　　ｃ．層別をして特徴を抽出する

６．正規分布と工程能力
　　（１）．期待値と分散
　　（２）．分散の加法性
　　（３）．標本平均の分布
　　（４）．１シグマ、２シグマ、３シグマの法則

７．標本抽出と様々なアプローチ
　　（１）．発想法
　　（２）．親和図法
　　（３）．系統図法

８．製品開発段階で信頼性を高める手法
　　（１）．品質機能展開（ＱＦＤ）
　　（２）．要求品質展開表と品質特性展開表の使い方
　　（３）．ＱＦＤとＳＥＣＩモデルの関連
　　　　・暗黙知と形式知
　　（４）．ＣＰＭ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｐａｔｈ Ｍｅｔｈｏｄ）による工程の見える化とマネジメント
　　　　ａ．クリティカルパスを見つける手順
　　　　ｂ．クリティカルパスを見つけた後のマネジメント
　　　　ｃ．スケジュール短縮とコスト

９.統計的推定
　　（１）．統計的推定による推定誤差をコントロール
　　（２）．PDPC法の特徴と如何にして活用するか
　　（３）．主成分分析の使い方
　　　　ａ．Excelで行う手順
　　　　ｂ．データの読み取り方

１０.統計的仮説検定
　　（１）．仮説検定
　　　　ａ．帰無仮設と対立仮設
　　　　ｂ．帰無仮説の受容と棄却を判断するポイント・例
　　（２）．ソルバーで主成分の係数を最適化する
　　（３）．第一主成分、第二主成分の係数描画と解釈
　　（４）．統計的仮説検定の例

１１.本研修のまとめ
　　　　　得られた統計データを品質向上へと繋げる

日本テクノセンター研修室