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☆このセミナーはアーカイブ配信です。配信期間中（3/23～3/30）は、いつでも何度でも視聴できます！

工学・心理実験のための統計的思考とPython実践【アーカイブ配信】
～実験計画・検定・予測・多変量解析を「意味から理解する」演習付講座～

※こちらは3/18実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。

セミナー概要
略称
統計Python実践【アーカイブ配信】
セミナーNo.
260390A
配信開始日
2026年03月23日（月）
配信終了日
2026年03月30日（月）
主催
（株）R＆D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
講師
筑波大学　システム情報系　知能機能工学域　准教授　博士（工学）　川崎 真弘　氏

■専門：
　認知脳科学、認知心理学、認知科学

■略歴：
　2007年3月　東京大学大学院博士課程修了
　2007年4月～2007年12月　東京大学生産技術研究所 研究員
　2008年1月～2013年3月　理化学研究所 BSI-トヨタ連携センター 研究員
　2008年6月～2022年3月　理化学研究所脳科学総合研究センター 客員研究員　
　2013年4月～2017年6月　筑波大学 システム情報系知能機能工学域 助教
　2017年6月～現在　筑波大学 システム情報系知能機能工学域 准教授　
　2012年4月～現在　明治大学大学院理工学研究科　兼任講師
　2019年4月～現在　東京大学教養学部　非常勤講師
　脳波やコミュニケーションに関係する研究に従事。「ガッテン（NHK）」「カズレーザーと学ぶ。(日テレ)」「所さんの目がテン！(日テレ)」などで脳波について解説。

■学協会での活動：
・Scientific Reports誌, Frontiers in Human Neuroscience誌　Editorial Board Member
・日本認知科学会　運営委員
・電子情報通信学会HIP研究会　専門委員・編集委員
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  44,000円 （本体価格：40,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）
価格関連備考
会員の方あるいは新規会員登録していただくと、下記の割引が適用されます。
　・1名申込の場合、55,000円（税込）→44,000円（税込）
　・2名同時申込の場合、合計110,000円（税込）→合計55,000円（税込）
　　　※両名の会員登録が必要です。

会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
本セミナーは、約4時間（実習を含む）の講演を収録したアーカイブ配信セミナーです。
申込者に限り、配信期間中はいつでも何度でもご視聴いただけます。

【アーカイブ配信セミナーの申込・受講手順】
１）このHPから受講申込をしてください。
２）申込後、受理の自動返信メールが届きましたら申込完了です。また確認後、すぐに請求書をお送りいたします。
３）視聴開始日までにセミナー資料と閲覧用URLをお送りさせていただきます。
　※申込者以外の視聴はできません。録音・録画などの行為を固く禁じます。
　※配布資料の無断転載、二次利用、第三者への譲渡は一切禁止とさせていただきます。
講座の内容
受講対象・レベル
・工学系・情報系・心理系の研究者・学生
・実験データ（脳波・行動・センサ等）を扱う技術者・開発者
・統計手法を使っているが「なぜその解析か」に不安を感じている方
・Pythonを用いたデータ解析を基礎から実践的に学びたい初学者
習得できる知識
・統計量（平均・分散・分布）の意味と解釈
・実験計画と統計解析の関係
・差の検定・相関・回帰の考え方と使い分け
・予測と説明の違い（重回帰）
・多変量解析（主成分分析・クラスタ分析）の意味
・Pythonを用いた基礎的なデータ解析手法
・統計結果を研究・開発・意思決定に結びつける視点
趣旨
　近年、研究・開発・産業分野においてデータ解析や統計の重要性はますます高まっている。一方で、平均や検定、相関や回帰といった統計手法を「使ってはいるが、意味や前提を十分に理解できていない」ケースも少なくない。本講座では、工学・心理実験で頻繁に用いられる統計手法について、「何を明らかにしたいのか」「そのためにどの解析が必要なのか」という視点から基礎的な考え方を整理する。実験計画、差の検定、関係性の評価、予測、多変量解析までを一貫した流れで解説し、Pythonを用いた演習を通じて、統計結果の解釈と実験・開発への活かし方を習得することを目的とする。
プログラム

１．統計とは何か、データとは何か
　1-1. 平均・分散・ばらつきの意味
　1-2. データ可視化と分布の考え方

２．実験計画と統計的比較
　2-1. 実験計画と仮説
　2-2. 差の検定（t検定・分散分析）の意味

３．関係性を調べる：相関と回帰
　3-1. 相関係数の解釈と注意点
　3-2. 単回帰・重回帰の考え方

４．予測という考え方
　4-1. 説明と予測の違い
　4-2. 重回帰モデルによる予測演習

５．多変量解析の基礎
　5-1. 主成分分析による次元削減
　5-2. クラスタ分析によるデータの分類

６．応用事例と統計の落とし穴
　6-1. 生体信号データ・心理実験データへの応用
　6-2. 統計結果の誤解と注意点

【質疑応答】

キーワード
Python,統計,工学,実験計画,多変量解析,重回帰,モデル,心理,セミナー,研修,講座
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