このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 Pythonによる統計解析 入門【実習付き】 [講習会詳細] | テックデザイン
FAXでのお申し込みはこちらから

Pythonの基本的な操作方法から解説し、Pythonを使った初歩的な統計解析、仮説検定や回帰分析などまで学びます。プログラミングの予備知識は不要ですので、Pythonを使った統計解析に興味のある方はお気軽にご参加ください。


Pythonによる統計解析 入門【実習付き】

【日 程】

2022年9月9日(金) 10:00 ~17:00

【会 場】

Zoom配信(Webセミナー)

【受講料】

33,000円(税込/テキスト付)

【テキスト】

PDFデータのダウンロード

【備 考①】

アーカイブ配信:あり

 

※当日ご都合が合わなくても、録画のみのご受講も可能です。

【備 考②】

<ソフトウェアの事前インストールが必要となります>

 

事前に「Anaconda Individual Edition」(フリーソフト)のインストールをお願いします。インストールの手順はお申込後、ご案内します。



                          本セミナーは「Zoom」を利用します。
                          お申込に際してはTech Design Annexにて詳細をご確認ください
                                ※Tech Design Annexは株式会社テックデザインが運営する総合情報サイトです。
                              

講師: 株式会社メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎

経歴: 1993年 東京大学医学系研究科博士課程修了。医学博士。複数の製薬メーカーで非臨床/臨床試験の計画~解析の業務に従事。また、社内で100回を超える統計解析の授業を実施し、臨床統計学・看護研究における統計学の教育にも携わる。製薬メーカーに勤める傍ら、2014年株式会社メドインフォを設立。医療統計学、医療英語翻訳、医薬品関連情報の提供、コンサルティング業務のサービスを提供している。WEBサイト:「統計解析  - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター(https://statg.com/)」を運営中。

Ⅰ.なぜ今統計解析にPythonか
 1.統計解析が重要視される背景【データ分析】
 2.統計解析ソフトの選択肢の増大【統計ソフトの現状】
 3.プログラミング言語の多様化とPythonの位置づけ
 4.PythonとRの違い【両者の特徴】
 5.Pythonを使うために【PC環境の構築】
  ① ANACONDAのインストール
  ② Jupyter Notebookを使う
 6.Pythonでは最低これだけは覚えよう【Pythonの初歩】
  ① 簡単プログラミング【演算、変数、条件分岐など】
  ② 基本モジュールとそのインポート【numpyの使い方】
  ③ データを読み込もう【pandasの使い方】

Ⅱ.Pythonによる記述統計
 1.データを整理してわかりやすく伝えよう
  ① データを要約する【要約統計量】
  ② いろいろな要約統計量【平均値、中央値、標準偏差】
  ③要約統計量をPythonで計算する【pandasとnumpy】
 2.データを視覚化してわかりやすく伝えよう
  ① データを視覚化する【散布図、ヒストグラム】
  ② 視覚化をPythonで行う【matplotlibとseaborn】

Ⅲ.Pythonによる推測統計
 1.統計解析における確率と統計的推測
  ① 確率の基本を理解しよう【データの確率的変動】
  ② 測定値は正規分布をする【正規分布の特徴】
  ③ 統計的推測【母集団と標本】
 2.大きな集団を推定しよう
  ① 母集団を推定する【標本の無作為抽出】  
  ② 標準誤差を理解しよう【母平均の推定】
  ③ 95%信頼区間を理解しよう【母平均の推定】
  ④ Pythonを使って95%信頼区間を計算しよう
 3.差があることを証明しよう【仮説検定】  
  ① 仮説検定における仮説の設定
  ② 2群の平均値の差からp値を求める【t-検定】
  ③ 2群の有効率の差からp値を求める【カイ2乗検定】
  ④ 多群の群間差からp値を求める【分散分析】
  ⑤ Pythonを使って仮説検定を行ってみよう【numpy】

Ⅳ.Pythonを用いた線形モデルによる予測
 1.直線回帰分析【直線的予測】
 2.重回帰分析【説明変数が複数ある場合の予測】
 3.ロジスティック回帰分析【2値の予測】
 4.Pythonでモデルによる予測をやってみよう

/images/noimage.png

<習得事項>
 ✔ Pythonの基礎
 ✔ 各統計解析手法(記述統計、推測統計、線形モデルによる予測)

<講義概要>
 近年、プログラミング言語として、Pythonが注目の的となっています。Pythonは汎用のスクリプト言語で、多くのプログラミング言語の中でも多目的で使用することができ、簡便であり、また無料であるという特長があります。Pythonによる統計解析は、様々な領域(医療、画像処理、インフォマティクス、ファイナンス等)に応用されています。システム連携を考慮したデータ分析を目指すのであれば、Pythonは長い目で見て優れたツールといえます。ただし、そのためにはプログラミングの知識が必要となります。本講座は、統計解析に必要なPythonのプログラミングと実際の統計解析手法(記述統計、推測統計、線形モデルによる予測)を基礎から解説し、講座終了後ただちに皆様の業務に活用できることを主旨としております。


                           >
ご受講の流れ
   お支払方法   アーカイブ配信



  • facebook

  • 食添素材ナビ


                 
ページTOPへ