機器分析で得られたデータにおける「統計解析」の考え方と実際

セミナー趣旨

　分析値の扱い方や誤差の伝播、標準偏差σ、不確かさσ/√n の意味、モンテカルロ計算による定量精度とサンプリング量との関係、1回だけの測定や異常値の棄却に関する考え方、スペクトルのスムージング、デコンボリューション、Tsallis(ツァリス)エントロピー、デジタル・シグナル・プロセッサによる計測の落とし穴について解説する。

受講対象・レベル

実際に機器分析を業務として行なっている分析技術者、初心者を含む。トラブルにならない報告書作成方法を知りたい人向け。統計学に自信がない人。分析化学に自信がない人。

習得できる知識

機器分析装置に組み込まれた様々な数値処理メニューをブラックボックスとしてではなく、その意味を理解して使えるようになる。適切なパラメータを用いてスムージング等のデータ処理ができるようになる。統計学を機器分析データに応用する具体例を学ぶことができる。低濃度でノイズに埋もれたデータから、何らかの意味のあるデータを抽出できるようになる。分析報告書を自信を持って書くことができるようになる。

セミナープログラム

１．概要
　　1.1 検定の問題
　　1.2 外れ値の重要性
　　1.3 モンテカルロ計算
　　1.4 スペクトルのスムージング
　　1.5 スペクトルの分解能向上処理
　　1.6 ピーク分離
　　1.7 装置に組み込まれたブラックボックスの例

２．不確かさと標準偏差の誤用
　　2.1 不確かさとは何か
　　2.2 どういう場合に使うか
　　2.3 「不確かさ」を使うのが不適切な場合

３．定量分析
　　3.1 モンテカルロ法
　　3.2 中心極限定理
　　3.3 試料量と定量精度の関係
　　3.4 測定回数と定量精度の関係
　　3.5 検出下限

４．誤差の伝播
　　4.1 和の誤差
　　4.2 差の誤差は大きくなる
　　4.3 積と商の誤差

５．スペクトルのフーリエ変換
　　5.1 スムージング
　　5.2 サビツキー・ゴーレイ法
　　5.3 分解能向上処理
　　5.4 グリーン関数

６．ラプラス変換の意味
　　6.1 代数化
　　6.2 間違った解釈
　　6.3 応用の広い熱と温度の関係・電流と電圧の関係

７．エントロピー
　　7.1 情報量エントロピー 　
　　7.2 非加算的エントロピー

８．デジタル計測
　　8.1 デジタル・シグナル・プロセッサ
　　8.2 デジタル計測の不確かさ
　　8.3 データ処理のブラックボックス化

キーワード：
データ,サイエンス,機器,分析,オンライン,WEBセミナー

セミナー講師

京都大学　名誉教授　工学博士　河合 潤　氏
【専門】
分析化学
【略歴】
河合・田中・今宿・国村共著『物理科学計測のための統計入門』（アグネ技術センター，1999）。
東京大学卒，東京大学生産技術研究所技官・助手，理化学研究所基礎科学特別研究員，京都大学工学研究科材料工学教授(2001-2023)，京都大学名誉教授(2023-)。
京都大学大学院工学研究科では「物質情報工学」の講義を20年以上おこなってきた。今回の講習会はこの「物質情報工学」の講義を基にしている。

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計49,500円（2人目無料：1名あたり24,750円）で受講できます。
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