実験・測定に必要な統計の基礎とデータ解析のポイント【LIVE配信】

１．真値，測定値，誤差
　　1.1　誤差は永久にわからない。誤差を求めることはあきらめる
　　1.2　真値も永久にわからないが，真値の推定値ならわかる
２．平均，分散，標準偏差
　　2.1　平均: 多数のデータが示す全体的な特徴をひとことで表したもの
　　2.2　偏差: 平均という基準からのずれを表したもの
　　2.3　分散: ばらつきを偏差の2乗に着目してひとことで表したもの
　　2.4　標準偏差: 分散の平方根をとって，元の次元に戻したもの
３．母集団と標本
　　3.1　標本の特性から母集団の特性を推定する。
　　3.2　母集団の特性は知りたいもの。標本の特性は実際にわかるもの
　　3.3　全数検査であっても，測定値は標本として扱う
４．分布とはなにか？
　　4.1　いろいろな分布
　　4.2　物理量の測定値は正規分布で近似できることが多い
　　4.3　相対度数，確率，確率密度，累積確率の違い
　　4.4　累積確率のグラフの読みかた
　　4.5　ばらつきとかたよりの違い
５．標本サイズと信頼性
　　5.1　生データの分布と標本平均という量の分布の違い
　　5.2　平均をとれば，どんな分布も正規分布に近づく
　　5.3　測定を繰り返しても生データのばらつきは減らない
　　5.4　分散の式で，n−1で割ると母分散をかたよりなく推定できる
　　5.5　分散の式に登場するn−1の意味
　　5.6　いつもn−1で割るとは限らない
６．統計的推定の原理
　　6.1　推定は数値で答える。検定はYes，Noで答える
　　6.2　検定より推定のほうが望ましい
　　6.3　どの解析手法を選択すればよいか?
　　6.4　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?
　　6.5　両側信頼区間と片側信頼区間
　　6.6　信頼区間の意味
　　6.7　信頼率が高いと，知りたいことが曖昧になる
　　6.8　母平均既知の場合と未知の場合で何が変わるか?
　　6.9　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?
　　6.10　無意味な有意差
　　6.11　標本サイズを増やせばどんな僅差も有意差になる

　　以下，解説資料のみ
　　6.12　母分散の推定: ばらつきはどのくらいか?
　　6.13　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?
　　6.14　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?
　　6.15　母平均の検定（母分散既知の場合）: 製品は不良品として出荷停止にすべきか?
　　6.16　第1種の誤り（生産者危険）と第2種の誤り（消費者危険）
　　6.17　母平均の推定における標本サイズの決めかた
　　6.18　実験の3原則（実験の反復，局所管理，無作為化）
　　6.19　各種推定・検定手順のまとめ