統計学の基礎から学ぶ実験計画法<2日間>

統計学を基礎から解説します
実験計画法の基本的な考え方と、例題をまじえて効率的な方法、
実験データの分析方法などをわかりやすく解説します


セミナースケジュール
【1日目】2020年02月13日(木)12:30~16:30

【2日目】2020年02月14日(金)10:00~16:00

セミナー講師

ティー・エム研究所 代表 工学博士 芳賀 知 氏

略歴
 東北大学工学部通信工学科卒業
 沖電気工業株式会社 -EMC設計技術、高速伝送技術の研究開発
 技術研究組合 超先端電子技術開発機構(ASET)
  -経済産業省所管NEDO研究プロジェクト「超高密度電子SI技術の研究」の研究、など
現在
 ティー・エム研究所 -研究開発、技術開発などにおける技術コンサルティング
 群馬大学大学院工学研究科 非常勤講師
 神奈川県産業技術総合研究所 講師
賞罰等
 エレクトロニクス実装学会 論文賞、優秀講演賞、JPCA賞、など
著書
 EMC設計技術 応用編(エレクトロニクス実装学会、共著)、高速信号ボードの設計 基礎編(丸善、共著)、電波吸収体の技術と応用Ⅱ(シーエムシー出版、共著)など

セミナー受講料

66,000円(税込、資料付)
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合59,400円、
  2名同時申込の場合計66,000円(2人目無料:1名あたり33,000円)で受講できます。
  備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
(セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
   今回の受講料から会員価格を適用いたします。)
※ 会員登録とは
  ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
  すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切掛かりません。

セミナー趣旨

 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・試作を何回やっても、納得できる結果が得られない。あるいは、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。
 

受講対象・レベル

・これから統計学、実験計画法を学びたいと思っている方
 ※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。
・研究開発、技術開発に従事している技術者で、実験で効率よく納得できる結果を得たいと考えている方
・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
 

習得できる知識

・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
 

セミナープログラム

序論 実験をする前に
 1.実験の意味
 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・理論・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 統計量の分布と基本的特性
 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

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 -データ解析における仮定
  3-2 質的因子の解析
  3-3 量的因子の解析
  3-4 分散分析
 4.基本となる1因子実験の実際
  4-1 完全無作為化法 -質的因子  -量的因子
  4-2 乱塊法  -実験が一日で終わらない場合など
 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 -交互作用を調べる場合
 6.実験単位を分割する分割法

第3部 多くの因子を効率的に実験できる直交表
 1.直交表による実験とは
  (1)直交表による実験の目的とメリット
  (2)直交表活用の前提と留意点
 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 直交表で注意が必要な交互作用
  2-4 交互作用を配慮した因子の列への割付け
 3.多くの因子を包括的に調べる2水準直交表による実験
  3-1 因子間に交互作用がない場合
  3-2 因子間に交互作用がある場合
 4.因子の影響を詳細に調べる3水準直交表による実験
  4-1 因子間に交互作用がない場合
  4-2 因子間に交互作用がある場合

最後に

【質疑応答・名刺交換】