統計学の基礎から学ぶ実験計画法【２日間】

★予備知識がなくとも理解できるよう、必要な統計学の基礎知識から入り、直交表などの様々な実験計画法について例題をまじえながら解説します！

日時

2017年12月18日（月）　10:30-16:30
2017年12月19日（火）　10:30-16:30　【2日間コース】

講師

ティー・エム研究所　代表　芳賀 知 先生

■ご略歴：
東北大学工学部　通信工学科卒業
情報通信機器メーカーにて、情報処理システム機器などの設計・開発に従事。
その後、電子実装、EMC技術、高速信号伝送技術関連の要素技術の研究開発 に従事。
超先端電子技術開発機構（ASET）に所属。産官学連携プロジェクト「超高密度電子SI技術の研究」において、不要電磁波干渉の抑制技術の研究に従事。

2008年以降、ティー・エム研究所　代表　工学博士
技術系企業を中心に、技術開発、新製品開発、QCD改善等の支援活動中

群馬大学大学院　非常勤講師、群馬工業高等専門学校　非常勤講師
独立行政法人　神奈川県産業技術総合研究所　講師

著書：EMC設計技術　応用編（エレクトロニクス実装学会、共著）、電波吸収体の最新技術動向、（シーエムシー出版、共著）、高速信号ボードの設計　基礎編　（丸善、共著）など
賞罰：エレクトロニクス実装学会　論文賞、優秀講演賞　など

■専門および得意な分野・研究：
 ・経営工学（品質管理、原価企画・管理など）
 ・電子機器のEMC設計・対策技術
 ・電子実装技術
 ・高速信号伝送技術　など

■本テーマ関連学協会での活動：
学会関係
 ・経営診断学会　元　理事
 ・電子情報通信学会　　元　特集号編集委員
 ・エレクトロニクス実装学会　元　編集委員、電磁特性技術委員会委員

工業会関係
 ・旧　日本電子工業振興協会（現　電子情報技術産業協会（JEITA))
 　元　電波障害・イミュニティ専門委員会委員、EMC動向専門委員会委員

受講料

1名61,560円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき50,760円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引

セミナーポイント

■はじめに：
　新製品開発、生産技術などで用いる技術は、高度化、多様化しています。このため、実験・試作では問題なかったはずなのに、量産では思いもかけない問題で苦しむことがあります。
　このような事態にならないためには、統計的な考え方、実験の計画・手法などを理解しておく必要があります。
　本講座では、始めに、予備知識のない方にもわかるように、統計学を基礎から解説します。次に、実験計画法の基本的な考え方と、応用が効くように例題をまじえて効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの分析方法などをわかりやすく解説します。

■ご講演中のキーワード： 
・統計解析、統計的仮説検定、実験配置法、分散分析、回帰分析、直交表

■受講対象者： 
・これから統計学、実験計画法を学びたいと思っている方
・新製品開発・設計等に従事している技術者で、実験や試作段階と量産段階での違いを感じている方
・生産技術・品質管理等に従事している技術者で、工程や品質の改善を効率的に進めたいと考えている方
・その他

■必要な予備知識：
・統計学の基礎から説明しますので、特に予備知識はなくても大丈夫です。
・予備知識としてあれば望ましいのは、統計学の基礎、統計的品質管理、実験計画の考え方などです。

■本セミナーで習得できること：
・統計解析関連の基礎知識とその活用の考え方
・実験計画法の主旨とその効果的な活用手法
・直交表の効果的な活用
・その他

セミナー内容

序論　実験をする前に
１．実験の意味
　（１）実験とは
　（２）科学的実験と工学的実験

２．実験をする前に知っておきたいこと
　（１）実験の準備・計画
　（２）誤差の理解
　（３）必要とする知識・手法

 
第1部　統計学の基礎と基本的な解析手法
１．統計学とは

２．統計学の基本
　２．１　母集団と標本（サンプル）
　２．２　データ

３．集団の特性を示す統計量
　３．１　統計量とは
　３．２　集団を代表する値　−平均値など
　３．３　集団のばらつきを表す値　−平方和、分散、標準偏差

４．ばらつき（分布）を表す関数
　４．１　確率密度関数
　４．２　最も重要な正規分布
　４．３　検定、推定で必要な統計量の分布

５．基本的な統計解析手法
　５．１　統計的仮説検定
　　（１）仮説検定の種類
　　（２）仮説検定の手順
　　（３）仮説検定における2種類の誤り
　５．２．統計的推定
　　（１）点推定
　　（２）区間推定
　５．３．相関と回帰
　　（１）相関
　　（２）回帰分析
　５．４　分散分析

 
第２部　実験計画法の基本と実際
１．実験計画法とは
　１．１　実験計画法とは
　１．２　誤差に対する考え方　−フィッシャーの3原則
　１．３　実験計画法の構成　−実験配置法と実験データの解析法

２．実験配置法の種類

３．実験データの解析法
　３．１　データの構造模型
　３．２　質的因子の解析
　３．３　量的因子の解析

４．基本となる１因子実験の実際
　４．１　完全無作為化法
　４．２　乱塊法　　−実験が複数日に渡る場合
　４．３　ラテン方格法、　−実験の日と順序を考える場合

５．２因子実験（２元配置）の実際
　５．１　繰り返しのない２元配置
　５．２　繰り返しのある２元配置

６．分割法の実際

 
第３部　直交表による実験計画
１．直交表による実験とは

２．直交表の性質と留意点
　２．１　直交表とは
　２．２　直交表の性質
　２．３　直交表と交互作用

３．直交表による実験計画　−２水準の場合
　３．１　２水準の直交表
　３．２　因子間に交互作用がない場合
　３．３　因子間に交互作用がある場合
　
４．直交表による実験計画　−３水準の場合
　４．１　３水準の直交表
　４．２　因子間に交互作用がない場合
　４．３　因子間に交互作用がある場合

５．直交表のパラメータ設計（品質工学）への展開
　５．１　統計的実験計画法と品質工学の違い
　５．２　オフライン（開発・設計）における品質工学
　５．３　パラメータ設計の手順
　５．４　パラメータ設計における直交表の活用
　　（１）実験計画法の2水準系、3水準系とどこが違うか
　　（２）L18直交表

まとめ