統計 実験計画法 セミナー 統計解析 回帰分析 直交表

講師

ティー・エム研究所 代表 芳賀知 先生

講師紹介

■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」において、不要電磁波干渉の抑制技術の研究に従事。

　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　非常勤講師、群馬工業高等専門学校　非常勤講師
　独立行政法人　神奈川県産業技術総合研究所　講師

著書：EMC設計技術　応用編（エレクトロニクス実装学会、共著）、電波吸収体の最新技術動向、（シーエムシー出版、共著）、高速信号ボードの設計　基礎編　（丸善、共著）など
賞罰：エレクトロニクス実装学会　論文賞、優秀講演賞、JPCA賞　など

■専門および得意な分野・研究：
　・経営工学（品質管理、原価企画・管理など）
　・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
　工業会関係

日時・会場・受講料

●日時　2021年4月14日（水）　10:30-16:30
　　　　　　2021年4月15日（木）　10:30-16:30
●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。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

　●録音・撮影行為は固くお断り致します。

■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ　→

セミナーポイント

★実習で使用するPCについて
　本セミナーではExcelを使用して実習を行います。
　Excel2010以降のバージョンが入ったPCを両日ご用意ください。

■はじめに：
　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効率的な実験の計画方法、そして、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。
　なお、例題と演習をまじえて、実際の場面での応用がすぐできるようにします。

■ご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

■受講対象者：
　・これから統計学、実験計画法を学びたいと思っている方
　・医学・生物学系の研究、工学系の新技術開発等に従事している研究者で、最短でゴールにたどりつくように、実験を効率的に行いたいと考えている方
　・新製品の開発、生産技術等に従事している技術者で、機能・性能の向上、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。
　・例題・演習ではExcelを使いますので、Excelの基本的な使い方の知識は必要です。

■本セミナーで習得できること：
　・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効果的な活用手法
　・実験回数を少なくできる直交表の考えかたと留意したいポイント
　・Excel基本機能だけでできる実験計画法のデータ分析
　・その他

セミナー内容

序論　実験をする前に

１．実験の意味
　（１）実験とは
　（２）科学的実験と工学的実験

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・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　ばらつきを表す確率密度関数
　４．２　最も重要な正規分布
　４．３　検定、推定で必要な統計量の分布
　４．４　Excelに格納されている統計の関数

５．基本的な統計解析手法
　５．１　統計的仮説検定　−統計的に判定する手法
　　（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　−少ない情報から真の値を予測する手法
　　（１）点推定
　　（２）区間推定
　５．３　Excelに格納されているデータ分析ツール

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
　３．２　質的因子の解析
　３．３　量的因子の解析
　３．４　分散分析　−実験計画法で中心となる分析手法

４．基本となる１因子実験の実際
　４．１　完全無作為化法
　４．２　乱塊法　　−実験が複数日に渡る場合

［演習：１因子実験の演習］

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　−交互作用がない場合
　５．２　Excelによる分散分析（繰り返しのない二元配置）
　５．３　繰り返しのある２元配置　−交互作用を調べる場合
　５．４　Excelによる分散分析（繰り返しのある二元配置）

６．実験単位を分割する分割法

［演習：２因子実験の演習］

第３部　多くの因子を効率的に実験できる直交表

１．直交表のメリットと留意点
　　（１）直交表による実験とは　　−目的とやり方
　　（２）直交表のメリット　−画期的に減らすことができる実験回数
　　（３）間違えないための前提と留意点

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　直交表で注意したい交互作用と割付け法
　　（１）直交表における交互作用の影響
　　（２）直交表における交互作用の出る列
　　（３）直交表における成分記号と交互作用
　　（４）線点図による因子の列への割付け

３．直交表による実験計画　−２水準の場合
　３．１　適用対象と活用法
　３．２　因子間に交互作用がない場合
　３．３　因子間に交互作用がある場合　−注意したい因子の割付け
　３．４　Excelで行う２水準の直交表実験の分析

［演習：２水準の直交表についての演習］

４．直交表による実験計画　−３水準の場合
　４．１　適用対象と活用法
　４．２　３水準の直交表とは
　４．３　因子間に交互作用がない場合
　４．４　因子間に交互作用がある場合　−注意したい因子の割付け
　４．５　Excelで行う３水準の直交表実験の分析

［演習：３水準の直交表についての演習］

まとめ