セミナー

実験・測定の正しい結果を導き、解釈・結論を正しく導くための
【演習で学ぶ】 統計の基礎とデータ解析のポイント

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開催主旨

 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添付します。

 

必要な予備知識

高校卒業程度の数学の知識。微分・積分や複雑な関数の知識は不要。

概要

日時

2019年 4月 16日(火) 10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)

会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料

43,200円(資料含む、消費税込)

※同時複数人数お申し込みの場合2人目から38,880円
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。

主催 日刊工業新聞社
お申込みについて ※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
プライバシーポリシー
お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

福山 紅陽 氏(ふくやま こうよう)

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14ー1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

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、標準偏差の式のn-1の意味
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 信頼率が高いと得るものは少ない
5.7 母平均既知の場合と未知の場合で何が変わるか?
5.8 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?
5.9 無意味な有意差
5.10 測定を繰り返せば何でも有意差になる
以下、解説資料のみ
5.10 母分散の推定:ばらつきはどのくらいか?
5.11 母分散の比の推定:工程変更によるばらつきの変化はどのくらいか?
5.12 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?
5.13 母平均の検定(母分散既知の場合):製品を出荷してよいか?
5.14 第1種の誤り(生産者危険)と第2種の誤り(消費者危険)
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。

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