【中止】実験・分析データの正しい取得方法・解釈とその実際~PC演習付き(エクセル/Gnuplotを使ったPC演習、実践)~

55,000 円(税込)

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開催日 10:30 ~ 16:30 
締めきりました
主催者 サイエンス&テクノロジー株式会社
キーワード 数理/数学   分散分析   ソフトウェア運用・活用
開催エリア 全国
開催場所 【Live配信】オンライン配信セミナー

■実験室における物理量の測定・測定値の確からしさ・有効数字■■繰り返し測定における数値の取り扱い・誤差の伝播■■最小二乗法による回帰・検定■

★ 実験・分析データを正しく取得・解釈する。統計処理・統計解析へ!★ 数理統計学の基礎知識をその実践方法、なるべく数式なしで学ぶ!

 

日時

【Live配信】 2024年8月23日(金)  10:30~16:30【アーカイブ配信】 2024年9月6日(金)  から配信開始【視聴期間:9/6(金)~9/20(金)】  受講可能な形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】のみ

セミナー講師

甲南大学 理工学部 教授 山本 雅博 氏<主な経歴・活動>京大院工工業化学修士修了(1985)、京大工博(1991)、京大原子エネルギー研助手(1985-1999)、京大院工物質エネルギ−化学専攻助教授・准教授(1999-2009)、甲南大理工機能分子化学科教授(現在に至る)  日本分析化学会近畿支部長(2023-), 日本ポーラログラフ学会会長

セミナー受講料

※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。

55,000円( E-mail案内登録価格52,250円 )E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料2名で 55,000円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額27,500円)

【1名分無料適用条件】※2名様ともE-mail案内登録が必須です。※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)※他の割引は併用できません。

 テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合:受講料( 定価:41,800円/E-mail案内登録価格 39,820円 )※1名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。※他の割引は併用できません。

受講、配布資料などについて

ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください)アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)

配布資料

製本テキスト(開催前日着までを目安に発送) ※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が開催日に間に合わないことがございます。アーカイブ配信受講◎ 製本テキスト(開催日を目安に発送)

セミナー趣旨

実験データの信頼性については、特に医学・生物関係で大きく揺らいでおります。実験を複数回行うことによって、データの平均値だけでなくそのバラツキ(エラーバー)も同時に評価することが非常に重要です。この評価で、データの再現性、有効桁、仮説の検定等これから皆さんが研究を行う上で、必要不可欠な概念を学びましょう。

習得できる知識

数理統計学の基礎知識をその実践方法からなるべく数式なしで学びます。エクセルやGnuplotを使ったPCの演習もおこない実践演習を行う。

セミナープログラム

■第1講■ 実験室における物理量の測定・測定値の確からしさ・有効数字<ポイント> 統計学には少々数学も必要です。高校数学の初歩から学びましょう。1.統計学とは。何故統計学を学ぶ必要があるのか2.有効数字3.有効数字の桁落ち4.四捨五入5.物理量の単位6.濃度およびその相互変換7.平均と分散8.二項分布から中心極限定理9.正規(ガウス)分布10.母集団と標本:母平均、母分散、標本平均、標本分散11.平均の平均、平均の分散12.データの棄却:Q-テスト■第2講■ 繰り返し測定における数値の取り扱い・誤差の伝播<ポイント>実際のデータ解析では、平均値だけではなくそのバラツキをエラーバーとして評価することはとても大事です。ここではstudentのt分布を使ってエラーバーを評価する方法を学びます。また、測定値同士の演算により、バラツキがどのように変化するのかも学びます。1.正規分布とstudentのt分布2.不偏分散、標準偏差、信頼度3.studentのt分布でエラーバーを求める4.自由度5.上下非対称のエラーバー6.誤差伝播の一般式の導入7.和と差8.積と商9.対数変換:pHを例に10.希薄溶液の調製■第3講■ 最小二乗法による回帰・検定<ポイント> 最小二乗法はある条件を変えて、物性値を測定し、その間にある関係が成立すると仮定してその関係式を求めるのに良く使われる。また、仮説検定はあることを主張したい(有意差の有無)1.重み付き平均2.エクセルで計算されたのでいいの?3.エラーバー付きデータからの線形重み付き最小二乗法:解析解4.エラーバーがない場合の最小二乗法5.吸光度測定での例6.フリーのグラフソフトgnuplotをつかった計算例7.非線形最小二乗法の場合の注意8.仮説検定の考え方:対立仮説、帰無仮説9.仮説検定の種類の概観:平均量かバラツキか?10.片側検定・両側検定、有意水準、p値11.検定の危険性12.t検定(1)13.z検定14.t検定(2)15.χ2検定16.F検定17.ANOVA  □質疑応答□