統計学の基礎から学ぶ実験計画法【2日間講座】～考え方から効率的な実験の計画方法と目的に応じた実験データの分析に向けて～

統計学を基礎から解説した上で、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お話します。また、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。 

日時

1日目：2024年10月21日（月） 10:30-16:302日目：2024年10月22日（火） 10:30-16:30

セミナー講師

 ティー・エム研究所 代表　  芳賀 知 氏

■ご略歴東北大学工学部　通信工学科卒業情報通信機器メーカーにて、情報処理システム機器などの設計・開発に従事。その後、電子実装、EMC技術、高速信号伝送技術関連の要素技術の研究開発 に従事。超先端電子技術開発機構（ASET）に所属。産官学連携プロジェクト「超高密度電子SI技術の研究」に従事。2008年以降、ティー・エム研究所　代表　工学博士技術系企業を中心に、技術開発、新製品開発、QCD改善等の支援活動中群馬大学大学院　理工学府　非常勤講師・受賞歴：エレクトロニクス実装学会　論文賞、優秀講演賞、JPCA賞、など・著書：EMC設計技術　応用編（エレクトロニクス実装学会、共著）、高速信号ボードの設計　基礎編（丸善、共著）、　　　　　電波吸収体の技術と応用Ⅱ（シーエムシー出版、共著）など■ご専門および得意な分野・ご研究・経営工学（新製品開発手法、品質設計、原価企画・設計など）・電子機器のEMC設計・対策技術・電子実装技術・高速信号伝送技術　など■本テーマ関連学協会でのご活動学会関係・経営診断学会 元 理事・電子情報通信学会 元 特集号編集委員・エレクトロニクス実装学会 元 編集委員、電磁特性技術委員会委員

セミナー受講料

1名66,000円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき55,000円＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料は、印刷物を1部郵送もしくは資料データのダウンロードどちらかを検討中です。お申込みは4営業日前までを推奨します。それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、テキストが郵送となった場合、資料の到着がセミナー後になる可能性がございます。
• 資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

  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、期待している結果が得られない。あるいは、実験・試作では良好な結果が得られたと思っていたのに、実用化したら、思いもかけない問題が発生してしまったということがあります。  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・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・その他

必要な予備知識

・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。・予備知識としてあれば望ましいのは、統計学の基礎、統計的品質管理、実験計画の考え方などです。

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・その他

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 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－ランダム化が困難な場合第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　1．1 直交表による実験の目的とメリット　1．2 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　実験計画法において留意するポイント

■講演中のキーワード・統計解析、統計的仮説検定、実験配置法、分散分析、回帰分析、直交表