陥りやすい失敗/問題点を解決するための実験計画法ノウハウと分散分析による評価法【提携セミナー】

医薬品市場予測・販売計画

陥りやすい失敗/問題点を解決するための実験計画法ノウハウと分散分析による評価法【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

嵜山 陽二郎 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定

 

<具体的事例を交え、分かりやすく解説>

陥りやすい失敗/問題点を解決するための

実験計画法ノウハウと分散分析による評価法

 

~最低限必要な基礎知識を徹底的に解説~

~具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介~

 

【提携セミナー】

主催:サイエンス&テクノロジー株式会社

 


 

間違った実験計画を立てたがために、
結果を正しく解釈できず実験のやり直しを余儀なくされる

こうしたことを回避し効率よく実験を進めるためには、
実験計画法および実験で取得したデータを解析するための分散分析を理解することが大切
◆実験計画法と分散分析で最低限必要な基礎知識を徹底的に解説します
◆具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介し、すぐに応用できる即戦力を身につけます

 

 

セミナー趣旨

実験には資源(時間、費用など)がかかります。また、要した資源に見合うだけの成果(結果)を得ることが重要です。しかし実際には、間違った実験計画を立てたがために結果を正しく解釈できず実験のやり直しを余儀なくされるといったことが起こりがちです。

 

こうしたことを回避し効率よく実験を進めるためには実験計画法および実験で取得したデータを解析するための分散分析を理解することが大切です。
これらにつき本講座では具体的事例を交えわかりやすくご紹介致します。

 

◆講習会のねらい◆

本講座では、実験計画法と分散分析で最低限必要な基礎知識を徹底的に解説します。また、具体的な事例をExcelの使い方も含め豊富に紹介し、
すぐに応用できる即戦力を身につけます。

 

担当講師

(株)メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎 氏

 

【専門】医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究
【執筆など】
薬効薬理非線形モデリング
(Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.)
機械学習による薬物動態予測
(Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.)
【簡単な経歴】
1993    東京大学医学系研究科博士課程 終了
1993-2014  製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
2015-    株式会社メドインフォ設立 代表取締役

【講師紹介】

 

セミナープログラム(予定)

1.実験計画法に必須の考え方
1.1 フィッシャーの3原則
1.2 交絡
1.3 局所管理

 

2.実験計画法基礎
2.1 層別ランダム化
2.2 乱塊法
2.3 ラテン方格法
2.4 枝分かれ実験
2.5 分割実験
2.6 主効果と交互作用
2.7 直交表

 

3.分散分析
3.1 要因が1つの場合の分散分析
3.2 要因が2つの場合の分散分析
3.3 要因が3つの場合の分散分析

 

4.交互作用
4.1 交互作用とは
4.2 交互作用の影響の分析
4.3 交互作用の分散分析

 

5.直交表
5.1 直交表とは
5.2 L8直交表とL16直交表
5.3 L8直交表の応用事例

 

6.おわりに

 

□質疑応答□

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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※他の割引は併用できません。

 

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配布資料

  • PDFテキスト(印刷可)
    ※PDFテキストは主催者サイトのマイページよりダウンロードいただきます。(開催の営業日2日前よりダウンロード可)

 

オンライン配信のご案内

※【Live配信(zoom使用)対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

※【WEBセミナー:アーカイブ受講対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

 

備考

資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

 

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