統計学入門 継続セミナー全3回 2019年 動画配信

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毎回ご好評頂いている千葉大学・栗原先生による『統計学入門』3回継続セミナー!
今回、初の試みとして、セミナーの模様を収録した動画を期間限定で配信致します。

『統計学入門』3回継続セミナー

講師紹介

千葉大学 大学院園芸学研究科 教授 博士(農学) 栗原 伸一 先生

経歴:大学では,統計学とその応用である計量経済学やマーケティングリサーチを担当。
近年は食品安全性に関する消費者行動分析の研究を多数手がけている。
主な著書
『入門 統計学 検定から多変量解析・実験計画法まで』(オーム社 2011)
『統計学図鑑』(オーム社 2017)


受講料・申込締切日・視聴期間

●受講料
受講形態区分価格(税込)
1講座のみの受講1回、2回、3回36,300
全講座(3講座)の受講1回〜3回81,400

*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。

※視聴用ID/パスワードはお申込み後、【5営業日以内】に発行いたします。
※資料はPDF形式で視聴サイトからダウンロードいただけます。

●申込締切日
2020年3月16日(月)までにお申し込みください。
※申込時に受講形態(各講座、または全講座)を申込備考覧に記載下さい。

●配信(動画提供)期間と視聴期間について

・配信期間:2019年10月30日〜2020年3月31日まで
・視聴期間:視聴開始から14日間

ID発行から2020年3月31日「17:00」までの14日間が視聴期間となります。
視聴サイトにログインし、「開封」ボタンをクリックして動画の視聴を開始してください。

例:
2019年11月1日(金)の9:00に動画の視聴を開始(「開封」ボタンをクリック)すると
2019年11月14日(木)の8:59まで動画をご覧いただけます。

(ご注意)
※視聴期間内は、動画を何度でも再生頂けますが、「開封」ボタンは1回のみクリック可能です。
 期間経過後の再生はできませんので、ご注意ください。

※各講座とも動画は3ファイルに分かれております。
 14日間の視聴期間は各動画毎に、開封(視聴開始)時に設定されます。
 1つの動画の視聴が完了してから次の動画を視聴することをお勧めします。

※2020年3月31日「17:00」を過ぎると動画の視聴ができなくなります。
 配信期間終了日まで14日を切ってから視聴を開始した場合は、
 視聴期間が14日間に満たないのでご注意ください。

動画視聴における注意事項

■視聴確認
お申し込み前に以下のテスト視聴サイトで映像・音声に問題がないか必ず事前にご確認ください。
※テスト視聴サイト
https://deliveru.jp/pretest5/
ID livetest55
PW livetest55

■推奨環境
動画配信は、株式会社ファシオ(http://www.vita-facio.jp/)の
配信プラットフォーム「Deliveru」を利用しています。
推奨環境・ご質問は下記URLをご参照ください。
◎推奨環境
https://deliveru.jp/faq/#Q7
◎よくあるご質問
https://deliveru.jp/faq/

■禁止事項
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
 録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・視聴用ID/パスワードはお申し込みいただいた方のみご利用いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクター等による複数人での視聴もいただけません。

継続セミナーについて

「統計学が必要なのに全くの素人」という方々を対象に,千葉大学・栗原伸一先生を講師に迎え
【全3回】で検定から多変量解析,実験計画法までをマスターして頂こうという企画です。
(各講座はそれぞれ独立した内容となっておりますので、第1回〜第3回のいずれかのみの受講も可能です。)

*本セミナーの参考資料:『統計学図鑑』(オーム社 2017)
(動画の視聴と併せてご覧頂くとより理解が深まります。)

サンプル映像
第3回「ノンパラと多変量解析」入門 より

第1回「統計学」入門 

●収録日 2019年9月5日(木)

■はじめに
第1回は「統計学で何が出来るか?」という基本的なことから,
実験計画法や多変量解析の土台となる「検定」までを,具体的な事例を使って解説します。

■受講対象
統計に関して「超初心者」の方を対象としています。
例えば以下のような方々です。

・そもそも自分の仕事や研究に,統計分析が必要なのかどうかも分からない方
・統計分析をしたいが,どのような手法をどのようなデータに使えば良いのか見当も付かない方
・自分で統計分析をやる必要はないが,部下に指示したり外部に発注したりしなければならない方
・実験計画法や多変量解析に取り組みたいが,まずはその基本である統計学をざっと修得したい方
・学生時代の統計学の授業は忘れてしまったが,最近,統計学に興味が出てきた方
 …などなど

■必要な予備知識
「統計学を勉強したい」という気持ちのみ!本当の初歩から一緒に学びます。

■本セミナーに参加して修得できること
・統計学が必要となる場面を判断できる
・統計学で出来ることと出来ないことの区別がつく
・一通りの基本的分析手法を知る
・どの場面でどの手法を使うべきなのかを判断できる
・実験計画法や多変量解析に取り組むための基礎知識が身につく

■セミナープログラム

第1部「統計学とは?」

0.イントロダクション(主要なソフトウェアの紹介)
  1)本日の予定
  2)統計解析用ソフトウェアの紹介(分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
  3)統計学とは
  4)2つの統計学

1.記述統計学
  1)記述統計学
  2)バラツキの統計量(偏差,分散,標準偏差)

2.確率分布
  1)確率分布とは
  2)一番簡単な確率分布(一様分布)
  3)いろいろな確率分布
  4)コイン投げと二項分布
  5)二項分布から正規分布へ
  6)正規分布の性質
  7)標準正規分布(z分布)
  8)標準化の方法
  9)分布表の使い方(z分布の場合)

3.不偏推定
  1)推測統計学
  2)統計記号の使い分け方
  3)標本分散の修正
  4)自由度がn-1になる理由と語源
  5)式によるまとめ(平均,分散,標準偏差)
  6)ソフトウェア実演(Excel分析ツール)

第2部「標本分布と信頼区間の推定」

1.標本平均の分布
  1)標本平均の分布と誤差
  2)誤差と標本サイズの大きさ
  3)誤差の指標(誤差分散と標準誤差)
  4)まとめ(標本のサイズと分布)
  5)標本平均も標準化できる

2.信頼区間の推定
  1)信頼区間
  2)信頼係数の意味
  3)信頼区間推定の大まかな手順
  4)正規分布による区間推定
  5)信頼係数と区間の関係
  6)標準正規(z)分布による区間推定
  7)t分布による区間推定
  8)t分布の形状と自由度
  9)t分布表の使い方
  10)ソフトウェア実演(Excel分析ツール)

3.標本サイズの決め方(簡易版)

第3部「仮説の検定」

1.検定の基本
  1)検定の概要
  2)検定の手順
  3)仮説の設定(帰無仮説と対立仮説)
  4)1標本の平均の検定
  5)標準正規(z)分布を使った1標本の平均の検定
  6)t分布を使った1標本の平均の検定
  7)ソフトウェア実演

2.2群の平均の差の検定
  1)2群の差の検定
  2)2群の平均の差の検定の原理
  3)標本平均の差の分布の法則
  4)対応の“ない”2群の差の検定(z検定,t検定)
  5)対応の“ある”2群の差の検定(t検定)
  6)両側検定と片側検定
  7)ソフトウェア実演

3.等分散の検定とF分布
  1)2群の差の検定の前提条件
  2)等分散の検定
  3)F分布とF値
  4)2つの自由度とF分布の形状
  5)F分布表の使い方
  6)ウェルチの検定(等分散でなかった場合の検定)
  7)ソフトウェア実演

第2回「実験計画法」入門 

●収録日 2019年9月6日(金) 

■はじめに
第2回は「成功する実験」を計画するための方法について,具体的な事例を使ってわかりやすく解説します。
実験計画法は,近年,産業界で再評価されている「品質工学」の入り口でもあることから,
多くの方にとって欠かせないセミナーと言えるでしょう。

■受講対象
分散分析や直交計画法を初めて学ぶ方。
そして,そもそも実験や調査をどのように実施すれば良いのか知りたい方を対象とします。
例えば,以下のような場面に直面している方々です。

・絶対に成功させなければならない実験がある
・新製品が従来品よりも改良されていることを確認したい
・薬の効果や機械の能力に差が出た原因を特定したい
・複数要因の相乗効果(交互作用)の存在を確かめたい
・新商品候補を一つに絞りたい
・実験自体のコストカットをしたい
・最低何回の実験を(何人の被験者を用意)すべきなのかを知りたい
・品質工学に興味はあるが,まずは直交計画の基礎について知りたい
 …などなど

■必要な予備知識
基礎的なところから説明いたしますが,仮説検定ぐらいの知識をお持ちだと理解が進みます。
全くの統計学初心者の方は,「統計学入門」とセットでの受講をお勧めします。

■本セミナーに参加して修得できること
・実験計画法や分散分析とは何なのかがわかる
・成功する実験を計画できるようになる
・実験に必要な標本サイズを計算できるようになる(検出力分析)
・低予算の効率的な実験を計画できるようになる

■セミナープログラム

第1部「分散分析」

0.イントロダクション(主要なソフトウェアの紹介)
  1)本日の主な内容
  2)統計解析用ソフトウェアの紹介(分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
  3)実験計画法という言葉の定義
  4)実験計画法の活躍場面と本日学ぶ手法との関係

1.分散分析の概要と不偏分散
  1)分散分析とは
  2)いろいろな分散分析
  3)分散分析の用語(バラツキの統計量)
  4)分散の不偏統計量

2.対応のない一元配置分散分析
  1)対応関係とは
  2)対応のない一元配置分散分析
  3)分散分析の原理
  4)変動の計算(総変動,群間変動,群内変動)
  5)分散分析におけるF検定
  6)ソフトウェア実演

3.対応のある一元配置分散分析
  1)対応のある一元配置分散分析の原理
  2)標本間(被験者間)変動
  3)対応のある一元配置分散分析の検定
  4)ソフトウェア実演
 
4.対応のない二元配置分散分析
  1)交互作用とは
  2)二元配置分散分析の原理
  3)ソフトウェア実演
  4)平方和のタイプ

第2部「多重比較と実験計画」

1.多重比較法(分散分析の後の検定)
  1)多重比較法とは
  2)多重性の問題と発生理由
  3)3つの多重性調整法
  4)Tukey(-kramer)法
  5)ソフトウェア実演
  6)Scheffe法とBonferroni法の簡単な解説
  
2.フィッシャーの三大原則
  1)実験を成功させるためのルール
  2)実験での成功とは
  3)フィッシャーの三大原則
  4)原則1:繰り返し(疑似反復に注意)
  5)原則2:無作為化
  6)原則3:局所管理
  7)完全無作為法か乱塊法か

第3部「直交計画と検出力分析」

1.直交計画法
  1)実験を間引いて効率化
  2)直交配列表の仕組み
  3)L8表を使った直交計画の事例
  4)ソフトウェア実演
  5)直交計画の注意点(欠点)
  6)オフライン品質工学(パラメータ設計)の初歩

2.標本サイズの決め方(検出力分析)
  1)検定のための理想的な標本サイズとは
  2)標本サイズを左右する4要素
  3)検出力(第一種の過誤,第二種の過誤)
  4)効果量と分散分析における目安
  5)標本サイズの決定手順
  6)無料ソフト(G*power)を使った実演

第3回「ノンパラと多変量解析」入門

●収録日 2019年10月4日(金)

■はじめに
第3回は,たくさんの変数を一度に処理することで個体を分類したり,未知の結果を予測したりする「多変量解析」です。
近年,自然科学の分野だけでなく,マーケティングや企業の意思決定など,広い分野で注目されています。
しかし,その手法の多様さから,全容をつかむことが難しいとされてきました。
そこで、本セミナーでは,具体的な事例を対象に,統計ソフト(今回は主にJMP、エクセル統計)の実演を交えながら,
「多変量解析」をできるだけわかりやすく解説します。
また,質的データの分析などで使用する「ノンパラメトリック手法」も解説しますので,
アンケートのデータ分析をお考えの方にもお勧めです!

■受講対象
多変量解析を初めて学ぶ全ての方が対象です。
例えば,以下のような場面に直面している方々です。

・多変量解析というものについて一通り知りたい
・どのようなソフトを買えば何ができるのかを知りたい
・マーケティング(市場調査)に使えそうな手法に何があるのかを知りたい
・アンケート調査など,質的データを用いた統計解析(ノンパラ)を行いたい
・企画書をプレゼンするため,手元のデータで何か図を描きたい
・ある会社の財務状況について,いろいろな指標を使って評価したい
・疾患の有無を,いろいろな検査結果を使って判定したい
・実験結果に影響を与える要因を見つけたい
・沢山ある変数を2〜3つ程度に減らしたい
 …などなど

■必要な予備知識
基礎的なところから説明いたしますが,実験計画法を含む統計学の基礎的な知識をお持ちだと理解が進みます。
全くの統計学初心者の方は,「統計学入門」と「実験計画法入門」とセットでの受講をお勧めします。

■本セミナーに参加して修得できること
・多変量解析にはどのような手法があるのかがわかる
・目的に沿った解析手法を選ぶことができるようになる
・アンケートを分析するときに役立つ質的データの扱い方がわかる

■セミナープログラム

第1部「ノンパラメトリック手法」

0.イントロダクション(主要なソフトウェアの紹介)
  1)本日の予定
  2)統計解析用ソフトウェアの紹介(分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)

1.ノンパラメトリック手法
  1)確率分布が前提だったパラメトリック手法
  2)ノンパラが有効な2つの場面
  3)いろいろなノンパラ

2. ピアソンのカイ二乗検定(独立性の検定)
  1)カテゴリカルデータの検定手法
  2)独立性の検定
  3)カイ二乗分布とは
  4)ソフトウェア実演

3.マン=ホイットニーのU検定
  1)U値の計算
  2)U分布とU検定表(小標本用)
  3)小標本の検定事例
  4)大標本のU検定方法
  5)正規検定と標本サイズ
  6)ソフトウェア実演

第2部「多変量解析1」

1.多変量解析
  1)多変量解析の種類と分類
  2)外的基準のある多変量解析のいろいろ
  3)決定木の事例
  4)変数の測定尺度のまとめ
  5)外的基準のない多変量解析のいろいろ
  6)コレスポンデンス分析の事例
  7)多次元尺度法の事例

2.重回帰分析
  1)回帰分析の理論(最小2乗法)
  2)回帰分析の事例(ヘドニック法)
  3)推定結果の読み方
  4)説明変数の選び方と注意点
  5)ソフトウェア実演

3.離散選択モデル(ロジステック分析)
  1)離散選択モデルとその種類
  2)二項ロジット・モデル
  3)ロジット変換
  4)モデルの評価と結果の解釈の方法
  5)プロビット分析(ロジット分析との違い)
  6)ソフトウェア実演

第3部「多変量解析2」

1.主成分分析と因子分析
  1)因子分析との違いと使い分け方
  2)主成分分析の理論と方程式
  3)結果の解釈の方法
  4)主成分得点の2次利用の事例
  5)ソフトウェア実演
  6)因子分析の簡単な紹介(因子軸の回転を中心に)
  7)ソフトウェア実演

2.生存分析(カプラン・マイヤー法)
  1)生存分析とは(打ち切りデータの解説)
  2)生存率の算定方法
  3)ソフトウェア実演

3.クラスター分析
  1)クラスター分析の概要
  2)クラスターの作り方(階層型)
  3)距離の測定方法(階層型)
  4)樹形図(デンドログラム)の解釈の方法
  5)ソフトウェア実演
  6)非階層型クラスター分析(K-平均法)の簡単な紹介
  7)もう一つの分類対象(変数の分類)

セミナー番号:CA191000

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