定番講座

もう迷わない!!実務で使える統計解析手法と使い分けのポイント

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現在2時間のt検定をオンデマンド配信中

CONCEPT 実務で必要な統計解析手法について、1日速習 なぜ統計が必要なのでしょうか。それは取得したたくさんのデータの中から暗示的なデータを見つけ出し、そのデータを吟味し、多面的な解析を行うためです。統計解析を怠ると、苦労してデータを取ってやっとの思いで書き上げた報告書や論文も、不必要な反論をされたり、場合によっては却下されるということも少なくありません。本講座は、実務で必要となる基本的な統計解析の知識を網羅して解説した上で、それぞれの使い分けについても説明します。本セミナーをあしがかりに、日々の業務や報告書、論文等のいっそうの質の向上を図っていただければ幸いです。
ライブ配信あり 自分のパソコンの前で受講することができます。 オンライン受講の場合【オープニングキャンペーン】により19,800円となります。 申し込みはこちらから。
この講座のポイント テックデザインの名物講師がわかりやすく解説
  • 講師はテックデザインで30回以上の講演実績を持つベテランです
  • 数式は極力使わず、わかりやすく解説します
  • テキストは画像や図を多用し、イメージが掴みやすい構成になっています
こんな方はぜひご検討ください 統計ビギナー募集
  • 統計の基礎知識が知りたい方
  • Excelを使った解析をやってみたい方
  • 得られたデータの見方、評価方法が知りたい方
  • 場合に応じた統計的手法の適用方法と使い分けを知りたい方
この講座のゴール 得られたデータから新たな知見を導き出すことができる
  • どのような場合に、どのような統計的手法を用いれば、得られたデータから新たな知見が得られるかを理解できるようになる
  • Excelを使った実習を通して、データ解析の方法を理解できるようになる
  • 敬遠されがちな統計および確立の概念、および解析手法の理論について理解することで、適切な利用や実用につながる深い理解を得ることができる
プログラム 演習を通して理解を深める
1. イントロダクション なぜ統計が必要か?
2. 統計の基礎知識

1) 基本統計量(平均値,中央値,最頻値,分散,標準偏差など)

2) 確率の基礎知識(確率分布,正規分布)

3. 検定

1) 有意差とは

2) 帰無仮説と対立仮説とは

3) 平均値の差の検定

4) その他の検定

5)実践例の紹介(自動車の研究における実践例)

6)Excelを用いた演習

4. 多変量解析

1) 多変量解析とは

2)主成分分析と因子分析(概論)

3)主成分分析

4)因子分析

5)実践例の紹介 (Subaru Aromatic Image Mapの開発における実践例)

5. 多変量解析

1) 回帰分析と重回帰分析

2)最適なモデルの選択(AIC: 赤池情報量基準)

3)実践例の紹介(電力需給量の研究における実践例)

4)Excelを用いた演習

6. その他の統計解析の紹介(クラスター分析など) 7. 講座のまとめ なぜ統計が必要か?
基本情報 ● 日 時  今後はオンデマンド配信を予定しています(希望がある方はonlin@tech-d.jpまでご連絡ください。) ● 会 場  オンラインの予定 ● 受講料  1名31,000 円(税込/テキスト付) ● 持 物  ExcelがインストールされたPCをご持参ください
※ 演習の際に使用します
※ Excelのバージョンは不問です
※ 外部メディアによるデータ等の取込みはありません ◎申込方法 info@tech-d.jpへメールください(会社名、名前、会社住所、電話番号、メールアドレス 個人受講の場合はその旨を記載)
Speakers ※講演タイトル・内容は若干変更となる場合がございます。
愛知工科大学 工学部 機械システム工学科 教授 荒川 俊也 先生 【経歴】2001年 早稲田大学理工学部卒業、2003年 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修了。2003~13年まで富士重工業㈱ スバル技術研究所に勤務し、この間の08年 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程に入学し、12年修了。2013年より愛知工科大学、2017年より政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員兼務。博士(学術)。これまでに、「ドライバ状態推定手法の研究」、「香りの効能研究」、「立体音響警報の開発」など人間と自動車(機械)の協調に関する研究に従事し、現在は、「地理情報システムのインフラ管理への活用」などにも取り組んでいる。自動車技術会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などに所属。
アンケート調査や実験によってデータを得たものの、どのように処理すれば良いかわからないということがあると思います。また、「とりあえずExcelでデータ解析をやってみたら何となくそれらしい結果が得られた」ということで満足してしまうようなケースも多々見受けられますが、ただ単にExcelでデータ解析ができる、というだけでは理解も定着しません。 本講義では、「どのような場合に、どのような統計的手法を用いれば、得られたデータから新たな知見が得られるか」ということを中心に、講師が実際に企業で実践した、また、現在、大学で実践している例を交えて、丁寧に説明します。また、難しくて敬遠されがちな、統計および確率の概念や、それぞれの解析手法の理論については、極力数式を省略して簡単にそのエッセンスを講義し、理解を深めていただきます。さらに、一部講義の後には、Excelを用いてデータを解析する演習を含んでいますので、講義で理論を理解した上で、すぐに実践的に統計処理を活用できるような構成となっています。
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