★ 従来の統計解析手法を ， Excel ， Python ， AI などに展開する上での注意点
★ フィラー／樹脂分散系の最適化 ，実験回数の削減などの展開する上でのポイント

《ポリマー分野の技術者・研究者を対象にした》

「重回帰分析」や「主成分分析」等の

多変量解析の考え方と高分子材料設計への活用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

習得できる知識

40年以上前に新ＱＣ7つ道具として多変量解析に出てから今日のＭＩまで，データサイエンスについて応用研究をしてきた経験から，温故知新の視点で今回の重回帰分析と主成分分析を中心としたセミナーを企画した。新ＱＣ7つ道具として発表された当時はコストのかかる手法だったが，ＤＸの進展により無料で解析できる時代になった。しかもＭＩのように多量のデータも必要としない。それ以上に，人間の手による重回帰分析と主成分分析では，成果というゴールを見ながら問題解決できる長所があり，重回帰分析と主成分分析，さらにＭＩよりも簡便に，回帰による予測やクラス分類，クラスタリングといった不易流行問題の解決などについても学びます。

担当講師

(株)ケンシュー 代表取締役 工学博士 倉地 育夫 氏

セミナープログラム（予定）

１．多変量解析の基本的な考え方

(1)データサイエンスと問題解決法

A.トランスサイエンス

B.iPS細胞ヤマナカファクターの問題解決法

C.コンピューターと問題解決法

D.データ駆動による問題解決法

E.タグチメソッド

F.高分子材料開発で忘れてはいけないこと

(2)統計手法の復習

A.相関

B.AIと統計

C.重回帰分析

D.主成分分析

２．無料で簡単に多変量解析する方法

(1)無料公開ソフトウェアーの使用法

(2)MS-Excel　を使う重回帰分析

(3)MS-Excel　を使う主成分分析

(4)Python で多変量解析

３．重回帰分析の活用事例

(1)重回帰分析を用いる問題解決法

(2)事例：ポリウレタン発泡体の難燃化技術

(3)事例：樹脂の劣化寿命予測法

４．主成分分析の活用事例

(1)主成分分析を用いる問題解決法

(2)事例：電気粘性流体の耐久性問題

(3)事例：難燃性ＰＣ／ＡＢＳの工程問題

５．まとめと参考情報

(1)ＰｙｔｈｏｎやＡＩが材料技術開発に導入される背景と知識獲得法

(2)多数のＭＳ－Ｅｘｃｅｌファイルからデータを吸い上げる。

(3)ＤＸやＧＸが材料技術開発に及ぼした影響

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023/2/8（水）10:30~16:30

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき55,000円(消費税込･資料付き)

〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49,500円(税込)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

お申し込み方法

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