Excelを要領よく使いこなすにはそれなりのノウハウが必要です!

Excelによる統計解析入門と実務への応用そしてビッグデータの活用事例まで!

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
統計解析入門
セミナーNo.
it160604
開催日時
2016年06月24日(金) 10:30~16:30
主催
(有)アイトップ
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
青山DFビル 5階 青山セントラル
価格
非会員:  39,600円 (本体価格:36,000円)
会員:  39,600円 (本体価格:36,000円)
学生:  39,600円 (本体価格:36,000円)
価格関連備考
38,880円/1人
(税・テキスト含む、昼食代は含みません)
定員
20名様  (先着順)
先着順、満席になり次第お申し込み受付を終了致しますので早めにお申込み頂く様お願い申し上げます。
持参物
電卓(関数電卓でなくてOKです)
講座の内容
受講対象・レベル
1.統計解析の技術をこれから勉強し始める方
2.官能評価などの多変量解析技術のセミナーに参加したが、統計解析の基礎
  技術が理解不足で、多変量解析技術も理解出来なかった方
3.統計解析や多変量解析技術を独学で勉強したがよく理解出来なかった方
4.統計解析技術の本質を理解したい方
5.過去にどの統計解析技術をどの場合に使用すれば良いのかといった
 ノウハウを教えるセミナーには参加したが、基本が理解出来ていないことにより
 セミナーで教わったことを充分に役立てられていない方
6.部下の管理・監督上、統計解析技術の概要とポイントを理解しておきたい方
習得できる知識
1.統計解析技術の本質が理解出来て、自分の統計解析技術に自信が持てるようになる
2.多変量解析などを学ぶ際の基礎力が身に付く
3.難解な統計的仮説検定が理解できるようになる
趣旨
 統計解析を勉強されたことの無い方は、「統計解析なんて難しくない」、「ちょっと勉強すればすぐに理解出来る」と考えている方が多いようですが、統計解析をその理論からしっかりと理解してゆくのは、実は大変難しいことなのです。理由は、統計解析は様々な分野の数学を駆使してその理論が確立されていると言っても過言ではなく、色々な数学(常微分・偏微分・積分・特殊関数・線形代数など)を理解していないと理論を理解することが出来ないからです。
 統計解析は各種データ解析の専門家でなくても、研究開発・設計・品質管理・医療統計・アンケート調査等を行うすべての方々にとって、程度差はあれ、何らかの状況で必要になると言って良いでしょう。
 また、中には統計解析を専門としないエンジニアの方で、独学で統計解析をマスターしようとしても難解で理解が出来ないため、とりあえずやり方を断片的に暗記し、自身が現実に直面した各状況下で本当に使用して良いかの検証が出来ないまま、盲目的に解析を行っているような方もいるでしょう。
 本セミナーでは、最初に統計学独特の考え方やそれに関連した統計学の歴史などを解説し、関連する演習問題を解くサイクルを繰り返しながら理解を深めて頂くことに主眼を置き、統計解析の入門~基礎をわかりやすく解説致します。
 抜き取り検査や調査をする際の最適サンプル数(最適n数)を統計的に求める方法についても併せて解説致します。
 工程能力指数などについても解説致します。セミナーの最後に最近の動向としてビッグデーターの分析法やビッグデータ解析の活用事例についてもご紹介致します。
 「これまでに他の統計解析のセミナーへ参加したことはあるが、手法についての説明だけで統計解析の基本的な骨格を形成する理論までわかるようには教えてもらえなかった」と感じている方にも、再チャレンジのためのセミナーとしてご活用頂ければと思います。
 当日は四則演算の出来る電卓(関数電卓でなくてOKです)をご持参下さい。
プログラム
1.統計とは?
  1-1 統計を大別すると?
  1-2 統計年表

2.統計入門
  2-1 標本調査とは?
  2-2 標本の選び方
  2-3 平均値とは?
  2-4 誤差(偏り誤差、偶然誤差)、偏差、残差とは?
    -実務にて誤差を計算で求められるのか?-
  2-5 どのようなデータにでも統計解析は使用できるのか?
    -わからずに、統計解析してはいけないデータまで統計解析していないか?-
  2-6 分散と標準偏差
  2-7 平均値、標準偏差と分散の基本的性質
  2-8 分散の分母は n か、それとも n-1 か?(分散と不変分散の違い)
  2-9 例題を解いてみよう!

3.正規分布 
  3-1 統計学における大文字と小文字の基本的な使い分けについて
  3-2 確率分布とは?
  3-3 正規分布の由来
  3-4 正規分布についての更なる解説
  3-5 正規分布のグラフと平均値・標準偏差・分散の関係
  3-6 種々の正規分布のグラフ
  3-7 確率密度関数と正規分布
  3-8 正規分布の特徴を数学的に証明
  3-9 高速フーリエ変換アナライザにてS/N比の向上活用できる
    正規分布による誤差理論とは?

4.標準正規分布
  4-1 標準正規分布とは?
  4-2 標準正規分布 ( Z 変換 ) の本質を理解しよう
  4-3 標準正規分布を使用することのメリットは何だろうか?
  4-4 標準正規分布のグラフ
  4-5 標準正規分布表の活用 法
  4-6 例題を解いてみよう!

5.不良率の推定
  5-1 標準正規分布と正規分布表
  5-2 正規分布の規準化
  5-3 不良率の推定方法
  5-4 Excelによる不良率の推定
  5-5 例題を解いてみよう!

6.工程能力指数
  6-1 工程能力指数の定義式(Cp)
  6-2 工程能力指数と不良率の関係
  6-3 工程能力指数の判断基準
  6-4 Cpkについて
  6-5 CpとCpkの使い分け
  6-6 例題を解いてみよう!

7.中心極限定理(統計は中心極限定理につきると言われるのはなぜか?)
  7-1 統計学だけでなく統計実務にて重要な中心極限定理とは?
  7-2 中心極限定理について更に詳しく考えよう
  7-3 中心極限定理と標準正規分布との関係

8.母平均の平均値の推定のしかた
  8-1 平均値の推定とは?
  8-2 母集団が正規分布でその分散が既知の場合、標本平均から
    母平均を推定する方法
  8-3 母分散が既知でない場合
  8-4 不偏分散を使用すると
 
9.実は実務に大変有効な「t-分布」とは
  9-1 t-分布の由来
  9-2 自由度とは ?
  9-3 t-分布を表す確率密度関数
  9-4 t-分布と標準正規分布との関係を数学的に確認しよう!
  9-5 自由度とは
  9-6 t-分布を利用した母平均の推定方法とは?
  9-7 比率の推定
  9-8 抜き取り調査の実務のための最適な数を統計理論に基づいて
    求めてみよう!
  9-9 例題を解いてみよう!

10.統計的仮説検定
  10-1 統計的仮説検定とは
  10-2 統計的仮説検定の考え方
     (帰無仮説と対立仮説のちがいは?)
  10-3 両側検定
  10-4 例題を解いてみよう!
 
11.最近の動向
  11-1 ビッグデータの分析方法とは?
  11-2 ビッグデータ分析の活用事例とは?
 
12.質疑応答
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