統計学の基礎から学ぶ実験計画法
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | (株)R&D支援センター |
キーワード | 検定・推定 実験計画法一般 直交表 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 |
実験計画法の基本的な考え方と、
応用が効くように例題をまじえて効率的な実験の計画方法、
目的に応じた実験データ分析方法などもわかりやすく解説!
2日間開催のセミナーです。
2022年04月20日(水) 10:30~16:30
2022年04月21日(木) 10:30~16:30
セミナー講師
ティー・エム研究所 代表 工学博士 芳賀 知 氏
セミナー受講料
66,000円(税込、資料付)
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合55,000円、
2名同時申込の場合計66,000円(2人目無料:1名あたり33,000円)で受講できます。
(セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
今回の受講料から会員価格を適用いたします。)
※ 会員登録とは
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
メールまたは郵送でのご案内となります。
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受講について
Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順
- Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
- セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
- 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
- セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
- 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
- 受講にはWindowsPCを推奨しております。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
セミナー趣旨
新製品開発、生産技術などで用いる技術は、高度化、多様化しています。このため、実験・試作を何回やっても、納得できる結果が得られない。あるいは、実験・試作では問題なかったはずなのに、量産では思いもかけない問題で苦しむことがあります。
このような事態にならないためには、統計的な考え方、実験の計画・手法などを理解しておく必要があります。
本講座では、始めに、予備知識のない方にもわかるように、統計学を基礎から解説します。次に、実験計画法の基本的な考え方と、応用が効くように例題をまじえて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わかりやすく解説します。
受講対象・レベル
・これから統計学、実験計画法を学びたいと思っている方
※統計学の基礎から説明しますので、特に予備知識はなくても大丈夫です。
・研究開発、技術開発に従事している技術者で、実験で効率よく納得できる結果を得たいと考えている方
・新製品開発・設計等に従事している技術者で、実験や試作段階と量産段階での違いを感じている方
・生産技術・品質管理等に従事している技術者で、工程や品質の改善を効率的に進めたいと考えている方、など
習得できる知識
・統計解析関連の基礎知識とその活用の考え方
・実験計画法の主旨とその効果的な活用手法
・直交表の効果的な活用、など
セミナープログラム
序論 実験をする前に
1.実験の意味
2.実験をする前に知っておきたいこと
(1)実験の準備・計画
(2)誤差の理解
(3)必要とする知識・理論・手法
第1部 統計学の基礎と基本的な解析手法
1.統計学とは
2.統計学の基本
2-1 母集団と標本(サンプル)
2-2 データ
3.集団の特性を示す統計量
3-1 統計量とは
3-2 集団を代表する値 -平均値など
3-3 集団のばらつきを表す値 -平方和、分散、標準偏差
4.ばらつき(分布)を表す関数
4-1 確率密度関数
4-2 最も重要な正規分布
4-3 統計量の分布と基本的特性
5.基本的な統計解析手法
5-1 統計的仮説検定
(1)仮説検定の種類
(2)仮説検定の手順
(3)仮説検定における2種類の誤り
5-2 統計的推定
(1)点推定
(2)区間推定
第2部 実験計画法の基本と実際
1.実験計画法とは
1-1 実験計画法とは
1-2 誤差に対する考え方 -フィッシャーの3原則
1-3 実験計画法の構成 -実験配置法と実験データの解析法
2.実験配置法の種類
3.実験データの解析法
3-1 データの構造模型 -データ解析における仮定
3-2 質的因子の解析
3-3 量的因子の解析
3-4 分散分析
4.基本となる1因子実験の実際
4-1 完全無作為化法 -質的因子 -量的因子
4-2 乱塊法 -実験が一日で終わらない場合など
5.2因子実験(2元配置)の実際
5-1 繰り返しのない2元配置
5-2 繰り返しのある2元配置 -交互作用を調べる場合
6.実験単位を分割する分割法
第3部 多くの因子を効率的に実験できる直交表
1.直交表による実験とは
(1)直交表による実験の目的とメリット
(2)直交表活用の前提と留意点
2.直交表の性質と留意点
2-1 直交表とは
2-2 直交表の性質
2-3 直交表で注意が必要な交互作用
2-4 交互作用を配慮した因子の列への割付け
3.多くの因子を包括的に調べる2水準直交表による実験
3-1 因子間に交互作用がない場合
3-2 因子間に交互作用がある場合
4.因子の影響を詳細に調べる3水準直交表による実験
4-1 因子間に交互作用がない場合
4-2 因子間に交互作用がある場合
最後に
【質疑応答】
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