実験 統計 データ解析
        
『新規R&Dテーマを設定するための
    経営層への効果的な説明・説得の仕方』
『“未来予測”による研究開発テーマの決め方』
 

<セミナー No.801502>


★解析手法、適用対象の間違い、得られた結果の解釈・結論を誤らないために!


実験・測定に必要な

統計の基礎とデータ解析のポイント

 


■ 講師

FIA 代表 福山 紅陽 氏 【元・協和界面化学】

■ 開催要領
日 時

平成30年1月18日(木) 10:00〜17:00

会 場 [東京・五反田]技術情報協会 8F セミナールーム
聴講料 1名につき50,000円(消費税抜き、昼食、資料付) 
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい。

■ プログラム

【講演のポイント】
製造業では研究,開発,量産,出荷後対応の各工程で実験や統計解析を行う必要があります。しかし,解 析の基本原理を理解していないために解析手法や適用対象を誤ったり,正しい結果が得られているのにその解釈・結論を 誤ってしまうような例も少なくありません。 本講義では,統計的推定・検定の基本的な手法について,Microsoft Excel(2010 以降)の関数を利用して自力で解析・解釈できるようになることを目標とします。 各種手法の原理的な考え方はほぼ共通な ので,講義では,最も基本的な母平均の推定,母平均の差の推定に絞り,基礎知識を準備したうえで丁寧に解説します。そ のほかの手法については,独習できる詳しい解説資料とExcelサンプルファイルを配布します。

【講演項目】

1. 真値,測定結果,誤差
  1.1 真値,測定結果,誤差
  1.2 誤差は永久にわからない
  1.3 真値も永久にわからない

2. 全数検査と抜取検査
  2.1 母集団と標本の違い
  2.2 知りたいことと実際にわかることの違い
  2.3 全数検査でも測定結果は標本として考える

3. 分布とはなにか?
  3.1 いろいろな分布
  3.2 正規分布の特徴
  3.3 相対度数,確率,確率密度,累積確率の違い
  3.4 ばらつきとかたよりの違い
  3.5 平均,分散,標準偏差の意味
  3.6 分散,標準偏差の式で,なぜn.1で割るか?
  3.7 いつもn.1で割るとは限らない

4. 標本サイズと信頼性
  4.1 生データの分布と平均の分布の違い
  4.2 測定を繰り返せばばらつきは減るか?
  4.3 分散の式で,n.1で割ることの効果
  4.4 平均をとれば,どんな分布も正規分布に近づく

5. 統計的推定・検定の原理
  5.1 推定・検定とは?
  5.2 どの解析手法を選択すればよいか?
  5.3 母平均の推定(母分散既知/未知の場合): 平均の値はどのくらいか?
  5.4 両側信頼区間と片側信頼区間
  5.5 信頼区間の意味
  5.6 母平均既知の場合と未知の場合で何が変わるか?
  5.7 母平均の差の推定(母分散既知/未知の場合): 試料間の差はどのくらいか?
  5.8 無意味な有意差
  5.9 測定を繰り返せば何でも有意差になる
  5.10 母平均の検定(母分散既知の場合): 製品を出荷してよいか?
  5.11 第1種の誤り(生産者危険)と第2種の誤り(消費者危険)

以下,解説資料のみ
  5.12 母分散の推定:ばらつきはどのくらいか?
  5.13 母分散の比の推定: 改良によってばらつきが減ったといえるか?
  5.14 正規分布に従わない場合に母平均・母分散を推定するとどうなるか?
  5.15 母平均の推定における標本サイズの決めかた
  5.16 実験の3原則(実験の反復,局所管理,無作為化)
  5.17 各種推定・検定手順のまとめ

※簡単な演習を行うので、四則演算(+.×÷),平方根(√)の
計算のできる電卓,スマートフォン等をお持ちください。

【質疑応答・個別質問・名刺交換】

 

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