★各種機器分析における目的やデータ量，特性に応じた統計手法，解析手法の選び方
★どんなデータを収集すれば「より有効」なのか？
★ノイズ，ゴーストピーク，外れ値への対応

～研究者・技術者を対象とした～

機器分析で得られたデータにおける

「統計解析」の考え方，進め方，応用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

• GUM における「不確かさ」の誤用
• 定量分析
• 誤差の伝播
• スペクトルのフーリエ変換
• ラプラス変換の意味
• エントロピー
• デジタル計測

習得できる知識

分析値の扱い方や誤差の伝播，標準偏差σ，不確かさσ/√n の意味やハイゼンベルグの不確定性原理との関係，モンテカルロ法の歴史を含む定量分析への応用(定量精度とサンプリング量との関係)，スペクトルのスムージング，デコンボリューションや，Tsallis(ツァリス)エントロピー等の数値処理に加え，デジタル・シグナル・プロセッサによる計測の落とし穴についても学びます。

担当講師

京都大学 大学院 工学研究科 材料工学専攻 教授 工学博士 河合 潤 氏

セミナープログラム（予定）

１．概要
1.1 不確かさと標準偏差
1.2 外れ値の重要性
1.3 モンテカルロ計算
1.4 スペクトルのスムージング
1.5 スペクトルの分解能向上処理
1.6 ピーク分離
1.7 装置に組み込まれたブラックボックスの例

２．GUM における「不確かさ」の誤用
2.1 不確かさとは何か
2.2 どういう場合に使うか
2.3 「不確かさ」を使うのが不適切な場合

３．定量分析
3.1 モンテカルロ法
3.2 中心極限定理
3.3 試料量と定量精度の関係
3.4 測定回数と定量精度の関係
3.5 検出下限

４．誤差の伝播
4.1 和の誤差
4.2 差の誤差は大きくなる
4.3 積と商の誤差

５．スペクトルのフーリエ変換
5.1 スムージング
5.2 サビツキー・ゴーレイ法
5.3 分解能向上処理
5.4 グリーン関数

６．ラプラス変換の意味
6.1 代数化
6.2 間違った解釈
6.3 応用の広い熱と温度の違い

７．エントロピー
7.1 情報量エントロピー
7.2 非加算的エントロピー

８．デジタル計測
8.1 タイプ B の不確かさ
8.2 デジタル・シグナル・プロセッサ
8.3 データ処理のブラックボックス化

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022/11/28（月）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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資料は事前に紙で郵送いたします。

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