統計学の基礎から学ぶ実験計画法【2日間・PC実習】

多種多様な業種で使われている実験計画法を、
統計の基礎から学べる。

2日かけて様々な手法から直交表による実験計画などを
座学とPC実習を通して身に着けられる入門セミナーです!


日時


2019年6月17日(月) 10:30-16:30
2019年6月18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 工学研究科 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、JPCA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


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


★ 実習で使用するPCについて
 本セミナーではExcelを使用して実習を行います。
 Excel2010以降のバージョンが入ったPCを両日ご持参ください。

 ※ご持参が難しい場合は、お申込み時に備考欄に『PC貸出』と記入してください。
 7,560円(税込)にて貸出致します。
 PCの貸出は原則として1週間前までにお申し出ください。

■ 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効率的な実験の計画方法、そして、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。
 なお、例題と演習をまじえて、実際の場面での応用がすぐできるようにします。

■ 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
 ・医学・生物学系の研究、工学系の新技術開発等に従事している研究者で、
  最短でゴールにたどりつくように、実験を効率的に行いたいと考えている方
 ・新製品の開発、生産技術等に従事している技術者で、機能・性能の向上、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。
 ・例題・演習ではExcelを使いますので、Excelの基本的な使い方の知識は必要です。

■ 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効果的な活用手法
 ・実験回数を少なくできる直交表の考えかたと留意したいポイント
 ・Excel基本機能だけでできる実験計画法のデータ分析
 ・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 ばらつきを表す確率密度関数
 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
 4.4 Excelに格納されている統計の関数

5.基本的な統計解析手法
 5.1 統計的仮説検定 −統計的に判定する手法
  (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 −少ない情報から真の値を予測する手法
  (1)点推定
  (2)区間推定
 5.3 Excelに格納されているデータ分析ツール

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
 3.4 分散分析 −実験計画法で中心となる分析手法

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

[演習:1因子実験の演習]

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 −交互作用がない場合
 5.2 Excelによる分散分析(繰り返しのない二元配置)
 5.3 繰り返しのある2元配置 −交互作用を調べる場合
 5.4 Excelによる分散分析(繰り返しのある二元配置)

6.実験単位を分割する分割法

[演習:2因子実験の演習]

第3部 多くの因子を効率的に実験できる直交表 
1.直交表のメリットと留意点
  (1)直交表による実験とは  −目的とやり方
  (2)直交表のメリット −画期的に減らすことができる実験回数
  (3)間違えないための前提と留意点

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 直交表で注意したい交互作用と割付け法
  (1)直交表における交互作用の影響
  (2)直交表における交互作用の出る列
  (3)直交表における成分記号と交互作用
  (4)線点図による因子の列への割付け

3.直交表による実験計画 −2水準の場合
 3.1 適用対象と活用法
 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 −注意したい因子の割付け
 3.4 Excelで行う2水準の直交表実験の分析

[演習:2水準の直交表についての演習]

4.直交表による実験計画 −3水準の場合
 4.1 適用対象と活用法
 4.2 3水準の直交表とは
 4.3 因子間に交互作用がない場合
 4.4 因子間に交互作用がある場合 −注意したい因子の割付け
 4.5 Excelで行う3水準の直交表実験の分析

[演習:3水準の直交表についての演習]

まとめ