毎回好評の栗原先生の『統計学入門』継続セミナー、久しぶりの会場開催です！

 

＜講師は千葉大学・栗原伸一先生！＞

知識ゼロからの『統計学入門』

４回継続セミナー

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

 

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本セミナーは、全4回になります。

 

第1回 7月14日(金) 10:30-16:30、「統計学」入門

第2回 7月21日(金) 10:30-16:30、「実験計画法」入門

第3回 8月7日(月) 10:30-16:30、「ノンパラと多変量解析」入門

第4回 8月8日(火) 10:30-15:00、「ベイズ統計学」入門

 

担当講師

千葉大学 大学院園芸学研究院　教授 博士（農学） 　栗原 伸一 氏

 

セミナープログラム（予定）

第1回「統計学」入門　7月14日(金) 10:30-16:30

 

■はじめに

第1回は「統計学で何が出来るか？」という基本的なことから，実験計画法や多変量解析の土台となる「検定」までを，

具体的な事例を使って解説します。

統計ソフト（SPSSやJMPなど）の実演も行いますので，すぐに仕事の役に立つセミナーとしてお勧めです！

この統計学の回のみを受講することも可能です。是非，ご検討ください。

 

■受講対象

統計に関して「超初心者」の方を対象としています。

例えば以下のような方々です。

• そもそも自分の仕事や研究に，統計分析が必要なのかどうかも分からない方
• 統計分析をしたいが，どのような手法をどのようなデータに使えば良いのか見当も付かない方
• 自分で統計分析をやる必要はないが，部下に指示したり外部に発注したりしなければならない方
• 実験計画法や多変量解析に取り組みたいが，まずはその基本である統計学をざっと修得したい方
• 学生時代の統計学の授業は忘れてしまったが，最近，統計学に興味が出てきた方
  …などなど
  

 

■必要な予備知識

「統計学を勉強したい」という気持ちのみ！本当の初歩から一緒に学びます。

 

■本セミナーに参加して修得できること

• 統計学が必要となる場面を判断できる
• 統計学で出来ることと出来ないことの区別がつく
• 一通りの基本的分析手法を知る
• どの場面でどの手法を使うべきなのかを判断できる
• 実験計画法や多変量解析に取り組むための基礎知識が身につく
• 統計ソフトの基本的な使い方を学べる＊受講者のPC操作はございません。講師による実演です。
  （Excelの分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMPの中から，希望に沿ったソフトを使用します）

 

■セミナープログラム

第１部「統計学とは？」

 

0.イントロダクション（主要なソフトウェアの紹介）

1） 本日の予定

2） 統計解析用ソフトウェアの紹介

3） 統計学とは

4） 2つの統計学

 

1.記述統計学

1） 記述統計学

2） バラツキの統計量（偏差，分散，標準偏差）

 

2.確率分布

1） 確率分布とは

2） 一番簡単な確率分布（一様分布）

3） いろいろな確率分布

4） コイン投げと二項分布

5） 二項分布から正規分布へ

6） 正規分布の性質

7） 標準正規分布（z分布）

8） 標準化の方法

9） 分布表の使い方（z分布の場合）

 

3.不偏推定

1） 推測統計学

2） 統計記号の使い分け方

3） 標本分散の修正

4） 自由度がn-1になる理由と語源

5） 式によるまとめ（平均，分散，標準偏差）

6） ソフトウェア実演（Excel分析ツール）

 

第２部「標本分布と信頼区間の推定」

 

1.標本平均の分布

1） 標本平均の分布と誤差

2） 誤差と標本サイズの大きさ

3） 誤差の指標（誤差分散と標準誤差）

4） まとめ（標本のサイズと分布）

5） 標本平均も標準化できる

 

2.信頼区間の推定

1） 信頼区間

2） 信頼係数の意味

3） 信頼区間推定の大まかな手順

4） 正規分布による区間推定

5） 信頼係数と区間の関係

6） 標準正規（z）分布による区間推定

7） t分布による区間推定

8） t分布の形状と自由度

9） t分布表の使い方

10） ソフトウェア実演（Excel分析ツール）

 

3.標本サイズの決め方（簡易版）

 

第３部「仮説の検定」

 

1.検定の基本

1） 検定の概要

2） 検定の手順

3） 仮説の設定（帰無仮説と対立仮説）

4） 1標本の平均の検定

5） 標準正規（z）分布を使った1標本の平均の検定

6） t分布を使った1標本の平均の検定

7） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS，JMP）

 

2.２群の平均の差の検定

1） ２群の差の検定

2） ２群の平均の差の検定の原理

3） 標本平均の差の分布の法則

4） 対応の“ない”２群の差の検定（z検定，t検定）

5） 対応の“ある”２群の差の検定（t検定）

6） 両側検定と片側検定

7） ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）

 

3.等分散の検定とF分布

1） ２群の差の検定の前提条件

2） 等分散の検定

3） F分布とF値

4） ２つの自由度とF分布の形状

5） F分布表の使い方

6） ウェルチの検定（等分散でなかった場合の検定）

7） ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）

 

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第2回「実験計画法」入門　7月21日（金）10:30-16:30　

 

■はじめに

第2回は「成功する実験」を計画するための方法について，具体的な事例を使ってわかりやすく解説します。

実験計画法は，近年，産業界で再評価されている「品質工学」の入り口でもあることから，

多くの方にとって欠かせないセミナーと言えるでしょう。

統計ソフト（SPSSやJMPなど）の実演も行いますので，すぐに仕事の役に立つセミナーとしてお勧めです！

この実験計画法の回のみを受講することも可能です。是非，ご検討ください。

 

■受講対象

分散分析や直交計画法を初めて学ぶ方。

そして，そもそも実験や調査をどのように実施すれば良いのか知りたい方を対象とします。

例えば，以下のような場面に直面している方々です。

• 絶対に成功させなければならない実験がある
• 新製品が従来品よりも改良されていることを確認したい
• 薬の効果や機械の能力に差が出た原因を特定したい
• 複数要因の相乗効果（交互作用）の存在を確かめたい
• 新商品候補を一つに絞りたい
• 実験自体のコストカットをしたい
• 最低何回の実験を（何人の被験者を用意）すべきなのかを知りたい
• 品質工学に興味はあるが，まずは直交計画の基礎について知りたい
  …などなど
  

 

■必要な予備知識

基礎的なところから説明いたしますが，仮説検定ぐらいの知識をお持ちだと理解が進みます。

全くの統計学初心者の方は，「統計学入門」とセットでの受講をお勧めします。

 

■本セミナーに参加して修得できること

• 実験計画法や分散分析とは何なのかがわかる
• 成功する実験を計画できるようになる
• 実験に必要な標本サイズを計算できるようになる（検出力分析）
• 低予算の効率的な実験を計画できるようになる
• 統計ソフトの基本的な使い方を学べる＊受講者のPC操作はございません。講師による実演です。
  （Excelの分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP，STATAの中から，希望に沿ったソフトを使用します）
  

 

■セミナープログラム

第１部「分散分析」

 

0.イントロダクション（主要なソフトウェアの紹介）

1） 本日の主な内容

2） 統計解析用ソフトウェアの紹介

3） 実験計画法という言葉の定義

4） 実験計画法の活躍場面と本日学ぶ手法との関係

 

1.分散分析の概要と不偏分散

1） 分散分析とは

2） いろいろな分散分析

3） 分散分析の用語（バラツキの統計量）

4） 分散の不偏統計量

 

2.対応のない一元配置分散分析

1） 対応関係とは

2） 対応のない一元配置分散分析

3） 分散分析の原理

4） 変動の計算（総変動，群間変動，群内変動）

5） 分散分析におけるF検定

6） ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）

 

3.対応のある一元配置分散分析

1） 対応のある一元配置分散分析の原理

2） 標本間（被験者間）変動

3） 対応のある一元配置分散分析の検定

4） ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）

 

4.対応のない二元配置分散分析

1） 交互作用とは

2） 二元配置分散分析の原理

3） ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）

4） 平方和のタイプ

 

第２部「多重比較と実験計画」

 

1.多重比較法（分散分析の後の検定）

1） 多重比較法とは

2） 多重性の問題と発生理由

3） 3つの多重性調整法

4） Tukey（-kramer）法

5） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS，JMP）

6） Scheffe法とBonferroni法の簡単な解説

 

2.フィッシャーの三大原則

1） 実験を成功させるためのルール

2） 実験での成功とは

3） フィッシャーの三大原則

4） 原則1：繰り返し（疑似反復に注意）

5） 原則2：無作為化

6） 原則3：局所管理

7） 完全無作為法か乱塊法か

 

第３部「直交計画と検出力分析」

 

1.直交計画法

1） 実験を間引いて効率化

2） 直交配列表の仕組み

3） L8表を使った直交計画の事例

4） ソフトウェア実演（エクセル統計，JMP，分析ツール）

5） 直交計画の注意点（欠点）

6） オフライン品質工学（パラメータ設計）の初歩

 

2.標本サイズの決め方(検出力分析)

1） 検定のための理想的な標本サイズとは

2） 標本サイズを左右する4要素

3） 検出力（第一種の過誤，第二種の過誤）

4） 効果量と分散分析における目安

5） 標本サイズの決定手順

6） 無料ソフト（G*power）を使った実演

 

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第3回「ノンパラと多変量解析」入門　8月7日（月）10:30-16:30　

 

■はじめに

第3回は，たくさんの変数を一度に処理することで個体を分類したり，未知の結果を予測したりする「多変量解析」です。

近年，自然科学の分野だけでなく，マーケティングや企業の意思決定など，広い分野で注目されています。

しかし，その手法の多様さから，全容をつかむことが難しいとされてきました。

そこで、本セミナーでは，具体的な事例を対象に，統計ソフト（SPSSやJMPなど）の実演を交えながら，

「多変量解析」をできるだけわかりやすく解説します。

また，質的データの分析などで使用する「ノンパラメトリック手法」も解説しますので，

アンケートのデータ分析をお考えの方にもお勧めです！

この多変量解析の回のみを受講することも可能です。是非，ご検討ください。

 

■受講対象

多変量解析を初めて学ぶ全ての方が対象です。

例えば，以下のような場面に直面している方々です。

• 多変量解析というものについて一通り知りたい
• どのようなソフトを買えば何ができるのかを知りたい
• マーケティング(市場調査)に使えそうな手法に何があるのかを知りたい
• アンケート調査など，質的データを用いた統計解析（ノンパラ）を行いたい
• 企画書をプレゼンするため，手元のデータで何か図を描きたい
• ある会社の財務状況について，いろいろな指標を使って評価したい
• 疾患の有無を，いろいろな検査結果を使って判定したい
• 実験結果に影響を与える要因を見つけたい
• 沢山ある変数を２～３つ程度に減らしたい
  …などなど
  

 

■必要な予備知識

基礎的なところから説明いたしますが，実験計画法を含む統計学の基礎的な知識をお持ちだと理解が進みます。

全くの統計学初心者の方は，「統計学入門」と「実験計画法入門」とセットでの受講をお勧めします。

 

■本セミナーに参加して修得できること

• 多変量解析にはどのような手法があるのかがわかる
• 目的に沿った解析手法を選ぶことができるようになる
• アンケートを分析するときに役立つ質的データの扱い方がわかる
• 統計ソフトの基本的な使い方を学べる＊受講者のPC操作はございません。講師による実演です。
  （Excelの分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP，STATAの中から，希望に沿ったソフトを使用します）
  

 

■セミナープログラム

第１部「ノンパラメトリック手法」

 

0.イントロダクション（主要なソフトウェアの紹介）

1） 本日の予定

2） 統計解析用ソフトウェアの紹介

 

1.ノンパラメトリック手法

1） 確率分布が前提だったパラメトリック手法

2） ノンパラが有効な２つの場面

3） いろいろなノンパラ

 

2. ピアソンのカイ二乗検定（独立性の検定）

1） カテゴリカルデータの検定手法

2） 独立性の検定

3） カイ二乗分布とは

4） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS，JMP）

 

3.マン＝ホイットニーのU検定

1） U値の計算

2） U分布とU検定表（小標本用）

3） 小標本の検定事例

4） 大標本のU検定方法

5） 正規検定と標本サイズ

6） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS，JMP）

 

第２部「多変量解析１」

 

1.多変量解析

1） 多変量解析の種類と分類

2） 外的基準のある多変量解析のいろいろ

3） 決定木の事例

4） 変数の測定尺度のまとめ

5） 外的基準のない多変量解析のいろいろ

6） コレスポンデンス分析の事例

7） 多次元尺度法の事例

 

2.重回帰分析

1） 回帰分析の理論（最小2乗法）

2） 回帰分析の事例（ヘドニック法）

3） 推定結果の読み方

4） 説明変数の選び方と注意点

5） ソフトウェア実演（分析ツール，エクセル統計，SPSS，JMP）

 

3.離散選択モデル（ロジステック分析）

1） 離散選択モデルとその種類

2） 二項ロジット・モデル

3） ロジット変換

4） モデルの評価と結果の解釈の方法

5） プロビット分析（ロジット分析との違い）

6） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS，JMP，STATA）

 

第３部「多変量解析２」

 

1.主成分分析と因子分析

1） 因子分析との違いと使い分け方

2） 主成分分析の理論と方程式

3） 結果の解釈の方法

4） 主成分得点の2次利用の事例

5） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS，JMP）

6） 因子分析の簡単な紹介（因子軸の回転を中心に）

7） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS，JMP）

 

2.生存分析（カプラン・マイヤー法）

1） 生存分析とは（打ち切りデータの解説）

2） 生存率の算定方法

3） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS）

 

3.クラスター分析

1） クラスター分析の概要

2） クラスターの作り方（階層型）

3） 距離の測定方法（階層型）

4） 樹形図（デンドログラム）の解釈の方法

5） ソフトウェア実演（エクセル統計，SPSS，JMP）

6） 非階層型クラスター分析（K-平均法）の簡単な紹介

7） もう一つの分類対象（変数の分類）

 

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第4回「ベイズ統計学」入門　8月8日（火）10:30-15:00　

 

■はじめに

第4回は，ビッグデータや機械学習との相性の良さで大注目の「ベイズ統計学」です。直感的に理解しやすいことや，新しいデータを柔軟に取り込んだり，入れ子構造の統計モデルを推定したりできるため，最近ではベイズのみを教える大学も出てきたほどです。今回ははベイズ初心者を対象に，基本的な考え方からソフト（SPSS，STATA）を使った簡単なデモンストレーションまで行いますので，ご自分の現場でどのようなことに使えるかをイメージできるようになるでしょう。

このベイズの回のみを受講することも可能です。是非，ご検討ください。

 

■受講対象

ベイズを初めて学ぶ全ての方が対象です。

例えば，以下のような場面に直面している方々です。

• ベイズ統計学が気になっているので，その概要だけでも知りたい方
• 機械学習の基礎でもあるベイズの定理をマスターしたい方
• 小標本しか入手できないが，類似の実験結果を有している方
• 帰無仮説を棄却するという従来の統計学の考え方がしっくり来ない方
• 新しいデータを次々と（ビッグデータを）利用できる方
• グループ差や場所差などを入れた複雑な統計モデルを推定したい方
• 他のベイズのセミナーを受講したが，難しかったりStanの写経で退屈だったという方
  …などなど
  

 

■必要な予備知識

• 「ベイズ統計学を勉強したい」という気持ちのみ！
  半日でベイズを一通り学べるので，興味本位で受講しても退屈しないでしょう。
  

 

■本セミナーに参加して修得できること

• 伝統的な統計学とは何が異なるのかがわかる
• なぜベイズ統計学が注目され出したのかがわかる
• 機械学習の基礎でもある「ベイズの定理」がわかる
• どのような場面でベイズ統計学が活躍できるかがわかる
• なぜビックデータと相性が良いのかがわかる
• 新しいデータを分析に取り込むことのメリットがわかる
• 入れ子構造の混合効果モデルを推定できるようになる
• マルコフ連鎖モンテカルロ法がわかる
• ベイズ統計学を用いる際の留意点がわかる
• ソフトのデモンストレーションを通して実戦で使える自信が付く
  

 

■セミナープログラム

1.ベイズ統計学のすすめ

1） ベイズ統計学とは？

2） なぜ，いまベイズなのか？

3） 伝統的統計学との違い

 

2.ベイズの定理

1） 条件付き確率とベイズの定理

2） 離散型確率分布のベイズの定理

3） 連続型確率分布のベイズの定理

4） 事後分布の評価

 

3.活躍場面　その1

1） ベイズ更新

2） 回帰モデルのベイズ推定

 

4.活躍場面　その2

1） 入れ子構造のデータ

2） 混合モデル

3） 階層ベイズモデル

 

5.事後分布の評価

1） 事後分布からのサンプリング

2） モンテカルロ法

3） マルコフ連鎖

4） メトロポリス・ヘイスティング法（MCMC）

 

6.ソフトを使ったデモンストレーション

1） SPSSによる2群の平均の差の推定例

2） STATAによる線形混合モデルの推定例

3） ベイズ統計学の注意点

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

• 第1回 7月14日(金) 10:30-16:30、「統計学」入門
• 第2回 7月21日(金) 10:30-16:30、「実験計画法」入門
• 第3回 8月7日(月) 10:30-16:30、「ノンパラと多変量解析」入門
• 第4回 8月8日(火) 10:30-15:00、「ベイズ統計学」入門

 

 

開催場所

【会場受講】[東京・大井町]きゅりあん4階第1特別講習室

 

 

受講料

＊全4回申込の方へ（不測の事態により、全回開催出来ない場合、以下規定に基づき、返金致します。）

全4回中、1回実施の場合： 75％返金

全4回中、2回実施の場合： 50％返金

全4回中、3回実施の場合： 25％返金

 

1講座のみの参加　41,800円(税込、資料付)　＊1社2名以上同時申込の場合、30,800円

2講座の参加　        72,600円(税込、資料付)　＊1社2名以上同時申込の場合、61,600円

3講座の参加　  　  92,400円(税込、資料付)　＊1社2名以上同時申込の場合、81,400円

全4講座の参加　　110,000円(税込、資料付)　＊1社2名以上同時申込の場合、99,000円

 

※申込時に参加形態(第○・○回参加)を申込備考覧に記載下さい。

※各回、別の方が受講いただくことも可能です。

※1社2名以上同時申込は、同時申込、同形態(講座数、参加日)でのお申込にのみ有効です

 

配布資料

配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

 

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。

★申込時に参加形態(第○・○回参加)をメッセージ欄に明記してください。