化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

~実験計画・検定・予測・多変量解析を「意味から理解する」演習付講座~
☆このセミナーはアーカイブ配信です。配信期間中(3/23~3/30)は、いつでも何度でも視聴できます!
 
※こちらは 3/18実施WEBセミナー のアーカイブ(録画)配信です。

R&D支援センターウェビナー【アーカイブ配信】のご案内

       配信開始日:2026年3月23日(月)
       配信終了日:2026年3月30日(月)
       参 加 費:55,000円(税込)

備 考

本セミナーは、約4時間(実習を含む)の講演を収録したアーカイブ配信セミナーです。
申込者に限り、配信期間中はいつでも何度でもご視聴いただけます。

【アーカイブ配信セミナーの申込・受講手順】
1)このHPから受講申込をしてください。
2)申込後、受理の自動返信メールが届きましたら申込完了です。また確認後、すぐに請求書をお送りいたします。
3)視聴開始日までにセミナー資料と閲覧用URLをお送りさせていただきます。
 ※申込者以外の視聴はできません。録音・録画などの行為を固く禁じます。
 ※配布資料の無断転載、二次利用、第三者への譲渡は一切禁止とさせていただきます。

 
お申し込み受付中

申込方法

 下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。

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講 師

筑波大学 システム情報系 知能機能工学域 准教授 博士(工学)  川崎 真弘 氏

■専門:
 認知脳科学、認知心理学、認知科学

■略歴:
 2007年3月 東京大学大学院博士課程修了
 2007年4月~2007年12月 東京大学生産技術研究所 研究員
 2008年1月~2013年3月 理化学研究所 BSI-トヨタ連携センター 研究員
 2008年6月~2022年3月 理化学研究所脳科学総合研究センター 客員研究員 
 2013年4月~2017年6月 筑波大学 システム情報系知能機能工学域 助教
 2017年6月~現在 筑波大学 システム情報系知能機能工学域 准教授 
 2012年4月~現在 明治大学大学院理工学研究科 兼任講師
 2019年4月~現在 東京大学教養学部 非常勤講師
 脳波やコミュニケーションに関係する研究に従事。「ガッテン(NHK)」「カズレーザーと学ぶ。(日テレ)」「所さんの目がテン!(日テレ)」などで脳波について解説。

■学協会での活動:
・Scientific Reports誌, Frontiers in Human Neuroscience誌 Editorial Board Member
・日本認知科学会 運営委員
・電子情報通信学会HIP研究会 専門委員・編集委員

受講対象・レベル

・工学系・情報系・心理系の研究者・学生
・実験データ(脳波・行動・センサ等)を扱う技術者・開発者
・統計手法を使っているが「なぜその解析か」に不安を感じている方
・Pythonを用いたデータ解析を基礎から実践的に学びたい初学者 

習得できる知識

・統計量(平均・分散・分布)の意味と解釈
・実験計画と統計解析の関係
・差の検定・相関・回帰の考え方と使い分け
・予測と説明の違い(重回帰)
・多変量解析(主成分分析・クラスタ分析)の意味
・Pythonを用いた基礎的なデータ解析手法
・統計結果を研究・開発・意思決定に結びつける視点 

趣 旨

 近年、研究・開発・産業分野においてデータ解析や統計の重要性はますます高まっている。一方で、平均や検定、相関や回帰といった統計手法を「使ってはいるが、意味や前提を十分に理解できていない」ケースも少なくない。本講座では、工学・心理実験で頻繁に用いられる統計手法について、「何を明らかにしたいのか」「そのためにどの解析が必要なのか」という視点から基礎的な考え方を整理する。実験計画、差の検定、関係性の評価、予測、多変量解析までを一貫した流れで解説し、Pythonを用いた演習を通じて、統計結果の解釈と実験・開発への活かし方を習得することを目的とする。

プログラム

1.統計とは何か、データとは何か
 1-1. 平均・分散・ばらつきの意味
 1-2. データ可視化と分布の考え方

2.実験計画と統計的比較
 2-1. 実験計画と仮説
 2-2. 差の検定(t検定・分散分析)の意味

3.関係性を調べる:相関と回帰
 3-1. 相関係数の解釈と注意点
 3-2. 単回帰・重回帰の考え方

4.予測という考え方
 4-1. 説明と予測の違い
 4-2. 重回帰モデルによる予測演習

5.多変量解析の基礎
 5-1. 主成分分析による次元削減
 5-2. クラスタ分析によるデータの分類

6.応用事例と統計の落とし穴
 6-1. 生体信号データ・心理実験データへの応用
 6-2. 統計結果の誤解と注意点

【質疑応答】