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[アンケート調査法入門(オンデマンド講座)](https://www.statweb.jp/seminar_research_od) - 本セミナーでは、本格的なアンケートの設計、アンケート様式に対応した集計及び最適な分析及び解釈が出来るようになることを目標とします。より理解を深めていただくために、演習には受講者各自1台ずつPCを用いた実践的な演習を行います。 - [G検定対応講座(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar_g-kentei_od) - G検定対応講座(オンデマンド) 講座の概要 Amazon Goに代表される、来店客の行動を各種センサーで分析 - [統計検定2級対応講座(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar_toukei-kentei_grade2_od) - 「統計学」のビジネスへの活用における必須の知識を身に付けられる「統計検定2級」の受検をお考えの方、ビジネスへの活用のために検定の内容程度を理解したい方に、本講座へのご参加をお勧め致します。 - [オンデマンド講座](https://www.statweb.jp/ondemand) - COURSE LIST オンデマンド講座 個別無料相談 オンデマンド講座の特徴 ■お申込み直後から1年間、 - [共分散構造分析(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/covar_od) - 共分散構造分析(オンデマンド講座) 講座の概要 共分散構造分析についてしくみを理解し、活用方法の習得を目指しま - [多変量解析(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/mltvar_od) - 多変量解析(オンデマンド講座) 講座の概要 ・本講座では、多変量解析としてよく用いられる手法のしくみ、及び活用 - [医療統計解析(実践編)(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar_medicaldata-course2_od) - 医療統計解析(実践編) 講座の概要 ・医療データ解析分野における実践力の習得を目指します。・Rを用いて統計学的 - [医療統計解析(基本編)](https://www.statweb.jp/seminar_medicaldata-course_od) - 本セミナーでは、医学・医療分野で用いられる統計学について、分析事例を通じてわかり易く解説し、基本的な知識、及びデータに合わせた実践的な分析力の習得を目指します。より理解を深めていただくために、演習には受講者各自1台ずつPCを用いた実践的な演習を行います。 - [統計解析(製造分野)(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar-manufacture-basic_od) - 本セミナーでは、主に製造現場における品質管理にフォーカスし、データマイニング(ビッグデータ分析)を駆使して、いかに品質不良の影響因子を絞り込んで品質向上に結びつけるか、事例演習も交えながら実践的に学びます。 - [Rによる統計学(応用編)(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar_practical-course_od) - 本セミナーでは、数式・統計用語の理解よりも、多くの事例演習体験により、実務に役立つ実践的な統計分析処理能力を身につけることを目的とします。 演習では、各自1台ずつPCを用いて統計分析ソフトウェア「Rviewer」を使用しながら理解を深めていただきます。 - [Rによる統計学(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar_r2_od) - Rを用いた実践的な統計解析方法について解説致します。各統計手法の解説には、分かりやすい事例を用いて演習により理解を深めます。 - [実践統計学(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar_basic-course_od) - 本セミナーでは、数式・統計用語の理解よりも、多くの事例演習体験により、実務に役立つ実践的な統計分析処理能力を身につけることを目的とします。演習では、より理解を深めて頂くために、少人数制とし、EXCEL、統計分析ソフトウェア「Rviewer」を使用しますので、セミナー受講後に業務に活用できます。 - [Pythonによるデータ解析入門](https://www.statweb.jp/seminar-python0) - Pythonによるデータ解析入門 セミナーの概要・目的 ・本セミナーではPythonによるデータ解析方法につい - [Rによる統計学(実践編)](https://www.statweb.jp/seminar_r2) - Rを用いた実践的な統計解析方法について解説致します。各統計手法の解説には、分かりやすい事例を用いて演習により理解を深めます。 - [Rによる統計学(入門編)](https://www.statweb.jp/seminar_r) - 本セミナーでは、「R Studio」を用い、各自1台ずつ演習形式により進めますので、Rの基本的な使用方法から、Rを用いた統計学の活用方法まで、初心者でも簡単にRを用いた統計を学ぶことができます。 - [実践統計学](https://www.statweb.jp/seminar_basic-course) - 本セミナーでは、数式・統計用語の理解よりも、多くの事例演習体験により、実務に役立つ実践的な統計分析処理能力を身につけることを目的とします。演習では、より理解を深めて頂くために、少人数制とし、EXCEL、統計分析ソフトウェア「Rviewer」を使用しますので、セミナー受講後に業務に活用できます。 - [初心者のためのデータ分析法入門(無料セミナー)](https://www.statweb.jp/seminar_muryo) - 本セミナーでは、特に初心者の方のために、売上高などのビジネスデータ、アンケート調査データなどの分析方法について、基礎から事例を交えて分かりやすく紹介いたします。 - [研究のためのデータ分析講座|講義スケジュール](https://www.statweb.jp/seminar_study/schedule) - 研究のためのデータ分析講座 ◎受講時間 約36時間(6時間×6日) ◎受講方法 オンデマンド講座ですのでご都 - [Excel×Copilotで学ぶビジネスデータ分析講座|申込フォーム](https://www.statweb.jp/seminar_business/form) - 「Excel×Copilotで学ぶビジネスデータ分析講座」申込 - [セミナー開催日程|初心者のためのデータ分析法入門(無料)](https://www.statweb.jp/seminar_muryo/calendar) - セミナー開催日程 全セミナー表示 - [申し込みフォームテスト](https://www.statweb.jp/申し込みフォームテスト) - 申込法人情報 法人・団体名 法人名フリガナ 事業所名 (▲本社・工場、事業所、本部、事業部) 事業所名フリガナ - [研究のためのデータ分析講座](https://www.statweb.jp/seminar_study) - 研究のためのデータ分析講座(約36時間) 講座の概要 学術研究においては様々な要素が求められますが、その中で最 - [Rによる統計学(応用編)(オンデマンド)|申込頂き有難う御座います](https://www.statweb.jp/seminar_practical-course_od/thanks) - 申込送信完了 Rによる統計学(応用編)(オンデマンド)にお申込頂きありがとうございます。 ご入力頂きましたメー - [Rによる統計学(応用編)(オンデマンド)|申込](https://www.statweb.jp/seminar_practical-course_od/apply) - Rによる統計学(応用編)申込 個人情報提供に関するご承諾について オンデマンド講座のお申込フォームにご記入い - [Rによる統計学(応用編)(オンデマンド)|申込フォーム](https://www.statweb.jp/seminar_practical-course_od/form) - Rによる統計学(応用編)申込フォーム 申込法人情報 法人・団体名必須 (個人にてお申込みの方は「個人」とご - [ビジネスのための実践データ分析講座|講義スケジュール](https://www.statweb.jp/seminar_business/schedule) - ビジネスのための実践データ分析講座 講義スケジュール 受講方法 当研究所研修室受講、WEBライブ受講、WEBア - [Python入門(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar-python0_od) - Python入門(オンデマンド) 講座の概要 ・本セミナーではPythonによるデータ解析方法について基本から - [アンケート調査法入門|申込フォーム](https://www.statweb.jp/seminar_research_od/form) - アンケート調査法入門 申込フォーム 申込法人情報 法人・団体名必須 (個人にてお申込みの方は「個人」とご記 - [アンケート調査法入門|申込頂き有難う御座います](https://www.statweb.jp/seminar_research_od/thanks) - 申込送信完了アンケート調査法入門にお申込頂きありがとうございます。ご入力頂きましたメールアドレス宛てに確認メー - [アンケート調査法入門|申込](https://www.statweb.jp/seminar_research_od/apply) - 「アンケート調査法入門」お申込 個人情報提供に関するご承諾について オンデマンド講座のお申込フ - [判別分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/tahenryo-kaiseki/hanbetsu-case) - 判別分析 スーパーの店舗別データから都市型、郊外型に分類する。 スーパーの各店舗から下記データを抽出し、都市型 - [要約統計量の分析事例](https://www.statweb.jp/method/kijyutsu-toukei/youyakutoukeiryo-case) - 要約統計量 価格調査から平均値などの要約統計量を求める。 下の表は、C社製デジタルカメラのインターネット通販価 - [ピアソンの積率相関関係の分析事例](https://www.statweb.jp/method/sokan-bunseki/pearson-case) - ピアソンの積率相関関係 広告費と売上高の相関係数を求めて、相関関係の強さについて検討する。 過去10か月の広告 - [ルビーンの検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunsanno-kentei/levene-case) - ルビーンの検定 都市ごとの売上高のバラツキに違いがあるか調べる。 ある新製品の売り上げについて、札幌、東京、大 - [キャンセルポリシー](https://www.statweb.jp/cancellationpolicy) -  キャンセルポリシー お申込後、お客様のご都合によりキャンセルされる場合は、下記事務局までご連絡ください。キ - [1標本t検定](https://www.statweb.jp/method/t-kentei/1hyouhon-tkentei-case) - 1標本t検定 大学生の身長の違いについて調べる。 下の表は、男子大学生14人の身長のデータをまとめたものです。 - [セミナー開催日程|実践統計学](https://www.statweb.jp/seminar_basic-course/calendar) - 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統計解析(製造分野)(オンデマンド)申込 個人情報提供に関するご承諾について オンデマンド講座のお申込フォー - [実践統計手法](https://www.statweb.jp/seminar_practical-course) - 本セミナーでは、数式・統計用語の理解よりも、多くの事例演習体験により、実務に役立つ実践的な統計分析処理能力を身につけることを目的とします。 演習では、各自1台ずつPCを用いて統計分析ソフトウェア「Rviewer」を使用しながら理解を深めていただきます。 - [医療統計解析(実践編)(オンデマンド)|申込頂き有難う御座います](https://www.statweb.jp/seminar_medicaldata-course2_od/thanks) - 申込送信完了 医療統計解析(実践編)(オンデマンド)にお申込頂きありがとうございます。 ご入力頂きましたメール - [医療統計解析(実践編)(オンデマンド)|申込フォーム](https://www.statweb.jp/seminar_medicaldata-course2_od/form) - 医療統計解析(実践編)申込フォーム 申込法人情報 法人・団体名必須 (個人にてお申込みの方は「個人」とご記 - [医療統計解析(実践編)(オンデマンド)|申込](https://www.statweb.jp/seminar_medicaldata-course2_od/apply) - 医療統計解析(実践編)申込 個人情報提供に関するご承諾について オンデマンド講座のお申込フォームにご記入いた - [研究のためのデータ分析講座](https://www.statweb.jp/seminar_psych_course) - 「統計学」のビジネスへの活用における必須の知識を身に付けられる「統計検定2級」の受検をお考えの方、ビジネスへの活用のために検定の内容程度を理解したい方に、本講座へのご参加をお勧め致します。 - [医療統計解析(基本編)(オンデマンド)|申込頂き有難う御座います](https://www.statweb.jp/seminar_medicaldata-course_od/thanks) - 申込送信完了 医療統計解析(基本編)(オンデマンド)にお申込頂きありがとうございます。 ご入力頂きましたメール - [医療統計解析(基本編)|申込](https://www.statweb.jp/seminar_medicaldata-course_od/apply) - 医療統計解析(基本編)申込 個人情報提供に関するご承諾について オンデマンド講座のお申込フォームにご記入いた - [医療統計解析(基本編)|申込フォーム](https://www.statweb.jp/seminar_medicaldata-course_od/form) - 医療統計解析(基本編)申込フォーム 申込法人情報 法人・団体名必須 (個人にてお申込みの方は「個人」とご記 - [AI・機械学習の基礎(オンデマンド)|申込頂き有難う御座います](https://www.statweb.jp/seminar-python_od/thanks) - 申込送信完了 AI・機械学習の基礎(オンデマンド)にお申込頂きありがとうございます。 ご入力頂きましたメールア - [AI・機械学習の基礎(オンデマンド)](https://www.statweb.jp/seminar-python_od) - AI・機械学習の基礎(オンデマンド) ~機械学習を用いた実践的な分析〜 セミナーの概要 近年、AI やIoT - [実践統計学(オンデマンド)|申込](https://www.statweb.jp/seminar_basic-course_od/apply) - 実践統計学(オンデマンド)申込 個人情報提供に関するご承諾について オンデマンド講座のお申込フォームにご記入 - [分析のためのEXCEL操作法(オンデマンド)|申込](https://www.statweb.jp/excel_od/apply) - 分析のためのEXCEL操作法(オンデマンド)申込 個人情報提供に関するご承諾について オンデマンド講座のお申 - [AI・機械学習の基礎(オンデマンド)|申込フォーム](https://www.statweb.jp/seminar-python_od/form) - AI・機械学習の基礎(オンデマンド)申込フォーム - [Python入門(オンデマンド)|申込フォーム](https://www.statweb.jp/seminar-python0_od/form) - Python入門(オンデマンド)申込フォーム - 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[G検定対応講座](https://www.statweb.jp/seminar_g-kentei) - G検定対応講座 講座の概要 Amazon Goに代表される、来店客の行動を各種センサーで分析し、商品バーコー - [ビジネスのための実践データ分析講座|申込](https://www.statweb.jp/seminar_business/apply) - セミナー申込 個人情報提供に関するご承諾について セミナーのお申込フォームにご記入いただく個人情報は、当社の - [セミナー開催日程|ビジネスのための実践データ分析講座(3日間コース)](https://www.statweb.jp/seminar_business/calendar_) - セミナー開催日程 全セミナー表示 - [セミナーに申込頂き有難う御座います](https://www.statweb.jp/apply/thanks) - 申込送信完了 セミナーにお申込頂きありがとうございます。 ご入力頂きましたメールアドレス宛てに確認メール(参加 - [申込頂き有難う御座います](https://www.statweb.jp/thankstest) - 申込送信完了 お申込頂きありがとうございます。ご入力頂きましたメールアドレス宛てに確認メールをお送り致しました - [研究のためのデータ分析講座|申込頂き有難う御座います](https://www.statweb.jp/seminar_study/thanks) - 申込送信完了 セミナーにお申込頂きありがとうございます。 ご入力頂きましたメールアドレス宛てに確認メール(参加 - [検定の種類と選択方法 ](https://www.statweb.jp/method/sentaku-houhou) - 検定の種類と選択方法 平 均 値 ・ 代 表 値 パラメトリック検定 母平均の検定 1標本t検定 2群の平均値 - [正規性の検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/kijyutsu-toukei/seikiseinokentei-case) - 正規性の検定 体重測定データが正規分布に従っているのかについて検討する。 下の表は、体重の測定データをまとめた - [二項検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/kijyutsu-toukei/nikoukentei-case) - 二項検定 二人の営業成績を比較する。 A君とB君の営業成績を過去20回にわたって比較したところ、16回、A君の - [2標本t検定(平均値の差の検定)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/t-kentei/2hyouhon-tkentei-case) - 2標本t検定(平均値の差の検定) 新製品の好感度調査における男女間の違いの有無について検討する。 新製品の好感 - [対応のある平均値の差の検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/t-kentei/taiou-heikinchi-case) - 対応のある平均値の差の検定 二種類の陳列ケースの優劣について調べる。 各陳列ケースの1か月あたりの店別売上高を - [一元配置分散分析(対応のない場合)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunsan-bunseki/ichigenhaichi-no-case) - 一元配置分散分析(対応のない場合) 顧客好感度を年齢階層別に比較する。 ある店舗において、20歳代、40歳代、 - [一元配置分散分析(対応のある場合)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunsan-bunseki/ichigenhaichi-case) - 一元配置分散分析(対応のある場合) 学習期間別に英語の成績の違いについて調べる。 新入社員10人について、英語 - [二元配置分散分析 (2要因ともに対応のない場合)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunsan-bunseki/nigenhaichi-no-case) - 二元配置分散分析(2要因ともに対応のない場合) ファーストフード店の商品について、食感・味付けと、売り上げとの - [二元配置分散分析 (1要因に対応のある場合)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunsan-bunseki/nigenhaichi-1-case) - 二元配置分散分析(1要因に対応のある場合) 被験者別に、学習方法、学習期間と成績との関連について検討する。 次 - [二元配置分散分析 (2要因ともに対応のある場合)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunsan-bunseki/nigenhaichi-2-case) - 二元配置分散分析(2要因ともに対応のある場合) スマートフォンの売上を機種間、地域間で比較する。 スマートフォ - [母比率の検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/hiritsuno-kentei/bohiritsu-case) - 母比率の検定 視聴率の違いについて調べる。 ある番組の視聴率は過去10年間、43%でした。 今回、600世帯に - [二群の比率の差の検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/hiritsuno-kentei/nigun-hiritsu-case) - 二群の比率の差の検定 政党の支持率に男女による違いがあるかについて検討する。 ある政党の支持率について調査しま - [マクネマー検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/hiritsuno-kentei/mcnemar-case) - マクネマー検定 前年からの好感度に変化があるか検討する。 A社は、自社に対する好感度について、昨年4月と今年の - [コクランのQ検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/hiritsuno-kentei/cochranq-case) - コクランのQ検定 ゲームの成功率の違いについて調べる。 10 人を対象に、3 種類の異なる条件下で、あるゲーム - [マンホイットニのU検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/non-parametric/mann-whitney-case) - マンホイットニのU検定 新製品の好感度について年代別に調べる。 ある新製品の好感度について、20歳代と50歳代 - [クラスカル・ウォーリス検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/non-parametric/kruskal-wallis-case) - クラスカル・ウォーリス検定 都市による売上高の違いについて調べる。 ある新製品について、札幌、東京、大阪で、そ - [ウィルコクソンの順位検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/non-parametric/wilcoxon-jyuni-case) - ウィルコクソンの順位検定 新製品の好感度について年代別に調べる。 ある新製品の好感度について、20歳代と50歳 - [ウィルコクソンの符号付順位検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/non-parametric/wilcoxon-hugou-case) - ウィルコクソンの符号付順位検定 新製品の好感度について、テレビCMを見る前と見た後で違いがあるか調べる。 新製 - [符号検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/non-parametric/hugoukentei-case) - 符号検定 新製品の好感度について、テレビCMを見る前と見た後で違いがあるか調べる。 新製品の好感度について、1 - [F検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunsanno-kentei/fkentei-case) - F検定 売上高における男女別のバラツキの違いの有無について調べる。 都内のある小売店で、A社の主力製品の売り上 - [バートレットの検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunsanno-kentei/bartlett-case) - バートレットの検定 都市ごとの売上高のバラツキに違いがあるか調べる。 ある新製品の売り上げについて、札幌、東京 - [カイ二乗検定の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunkatsuhyono-kentei/kainijyo-case) - カイ二乗検定 年代によってアルコール飲料の嗜好に違いがあるか調べる。 ふだんよく飲むアルコール飲料について、3 - [正確確率検定(2×2)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunkatsuhyono-kentei/seikakukakuritsu22-case) - 正確確率検定(2×2) 甘味嗜好と虫歯の有無の関連について調べる。クロス集計表に基づき,“甘いものが好きか嫌い - [正確確率検定(m×n)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/bunkatsuhyono-kentei/seikakukakuritsumn-case) - 正確確率検定(m×n)年齢階層によって読書経験に違いが見られるか調べる。20歳代、40歳代、60歳代を対象に、 - [順位相関係数の分析事例](https://www.statweb.jp/method/sokan-bunseki/jyunisoukan-case) - 順位相関係数 年齢と血圧の関連について調べる。 健康診断を行い、以下のとおり年齢と最高血圧のデータを得ました。 - [偏相関の分析事例](https://www.statweb.jp/method/sokan-bunseki/hensoukan-case) - 偏相関 店舗における最高気温の影響を除いたときの、最低気温と来店客数の関係を調べる。 次のデータは、ある店舗に - [線形回帰分析(単回帰)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/kaiki-bunseki/senkeikaiki-case) - 線形回帰分析(単回帰) 駅の平均乗降客数と売上高の関係について検討する。 ある洋菓子チェーン店はすべての店舗が - [線形回帰分析(重回帰)の分析事例](https://www.statweb.jp/method/kaiki-bunseki/senkeikaiki-jyu-case) - 線形回帰分析(重回帰) 駅前スーパーにおける乗降客数及び取扱品目数と売上高の関係について検討する。 下の表は、 - [ステップワイズ法の分析事例](https://www.statweb.jp/method/kaiki-bunseki/stepwise-case) - ステップワイズ法 従業員の会社に対する総合評価をモデル化する。 下表は、従業員30人に会社の評価に関するアンケ - [ロジスティック回帰の分析事例](https://www.statweb.jp/method/kaiki-bunseki/logistics-case) - ロジスティック回帰 脂質異常が動脈硬化症のリスクファクターになるかどうかを検討する。 25名の被験者を対象に、 - [非線形回帰分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/kaiki-bunseki/hisenkeikaiki-case) - 非線形回帰分析 過去10年間のデータから次年度のパソコン出荷台数を予測する。 次のデータはある電機メーカーの過 - [一般化線形モデルの分析事例](https://www.statweb.jp/method/kaiki-bunseki/ippankasenkei-case) - 一般化線形モデル 資格試験の学習時間と合格者数の関係について検討する。 ある資格試験の受験者の過去1年間の学習 - [主成分分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/tahenryo-kaiseki/syuseibun-case) - 主成分分析 入社試験の結果から、学力を構成する要因(因子)について検討する。 次のデータは、20人の入社試験受 - [因子分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/tahenryo-kaiseki/inshi-case) - 因子分析 企業ブランドに対するアンケート調査から、企業のイメージを構成する要因を抽出する。 金融機関におけるブ - [正準相関分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/tahenryo-kaiseki/seijyunsoukan-case) - 正準相関分析 スポーツクラブにおける広告費及び販促費と入会者数及び売上高との関係を調べる。 あるスポーツクラブ - [階層的クラスター分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/tahenryo-kaiseki/cluster-case) - 階層的クラスター分析 携帯電話を満足度の調査結果によって分類する。 A社では、携帯電話15機種(A~O)につい - [非階層クラスター分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/tahenryo-kaiseki/cluster-hikaisou-case) - 非階層クラスター分析 < 準 備 中 > - [製造業のための実践統計学](https://www.statweb.jp/seminar-manufacture-basic) - 本セミナーでは、主に製造現場における品質管理にフォーカスし、データマイニング(ビッグデータ分析)を駆使して、いかに品質不良の影響因子を絞り込んで品質向上に結びつけるか、事例演習も交えながら実践的に学びます。 - [研究のためのデータ分析講座|申込](https://www.statweb.jp/seminar_study/apply) - セミナー申込 個人情報提供に関するご承諾について セミナーのお申込フォームにご記入いただく個人情報は、当社の - [研究のためのデータ分析講座|申込フォーム](https://www.statweb.jp/seminar_study/form) - 申込フォーム 申込法人情報 法人・団体名 事業所名 (▲本社・工場、事業所、本部、事業部) 郵便番号必須 - - [セミナー受講体系](https://www.statweb.jp/seminar/system) - セミナー受講体系 - [お知らせ|第四次産業革命スキル習得講座](https://www.statweb.jp/reskillprograms) - 3種類のデータサイエンティスト養成講座が経済産業省の『第四次産業革命スキル習得講座 』に 認定されました。 制 - [セミナー申込](https://www.statweb.jp/apply) - セミナー申込 個人情報提供に関するご承諾について セミナーのお申込フォームにご記入いただく個人情報は、当社の - [申込フォーム_ラーニング会員](https://www.statweb.jp/form-membership) - ラーニング会員 申込フォーム - [ビッグデータのためのデータ解析法(入門編)](https://www.statweb.jp/seminar-bigdata-basic) - ビッグデータのためのデータ解析法(入門編) セミナーの概要 本セミナーでは、「ビッグデータ」の解析によく用い - [製造現場のための統計解析法(手法編)](https://www.statweb.jp/seminar-manufacture-advanced) - 製造現場のための統計解析法(手法編) ~品質管理におけるデータマイニング(ビッグデータ分析術)〜 セミナーの概 - [管理者のための実践統計学](https://www.statweb.jp/seminar-administrator-basic) - 管理者のための実践統計学 本セミナーの狙い IOTやAIの進展に伴って、企業環境が大きく変革する時代を迎えて - [利用規約](https://www.statweb.jp/terms) - 利用規約・特定商取引法に関する記述 Rviewerサービス利用規約 本利用規約は、株式会社データサイエンス研究 - [Calendar](https://www.statweb.jp/calendar-5) - [申込フォーム](https://www.statweb.jp/form) - 申込フォーム 申込法人情報 法人・団体名 事業所名 (▲本社・工場、事業所、本部、事業部) 郵便番号必須 - - [お問い合わせ](https://www.statweb.jp/contact) - お問い合わせフォーム - [個人情報保護方針](https://www.statweb.jp/privacy) - 個人情報の取り扱い・プライバシーポリシー 個人情報の取り扱いについて ご記入いただきました個人情報は、弊社から - [サイトマップ](https://www.statweb.jp/sitemap) - 統計分析手法 データ分析事例 統計セミナー 実施セミナー 講師陣 セミナー会場 受講者アンケート 企業研修 お - [お問い合わせ頂き有難う御座いました](https://www.statweb.jp/contact/thanks) - お問い合わせ送信完了 お問い合わせ頂きありがとうございます。 ご入力頂きましたメールアドレス宛てに返信致します - [データ分析事例](https://www.statweb.jp/analysis_case) - 各手法の分析事例 各分析手法を用いた具体的な例とその分析結果イメージです。 1. 要約統計量 価格調査から平均 - [生存時間分析](https://www.statweb.jp/method/seizonjikan-bunseki) - 生存時間分析 Survival analysis イベントが起きるまでの時間とイベントとの間の関係に焦点を当て - [多変量解析](https://www.statweb.jp/method/tahenryo-kaiseki) - 多変量解析 Multivariate statistics 多変量データに対する分析の総称 主成分分析Prin - [回帰分析](https://www.statweb.jp/method/kaiki-bunseki) - 回帰分析 Regression analysis 変数の間にどのような関係があるか(具体的な関数の形)について - [相関分析](https://www.statweb.jp/method/sokan-bunseki) - 相関分析 Correlation coefficient 2 変数の間に線形関係があるかどうか、およびその強 - [分割表の検定](https://www.statweb.jp/method/bunkatsuhyono-kentei) - 分割表の検定 Contingency table分割表における行・列の要素が独立かどうかを検定する方法 カイ二 - [分散の検定](https://www.statweb.jp/method/bunsanno-kentei) - 分散の検定 F検定F test 2つの群が存在するときに、各群の母分散が等しいかどうかについて検討する場合に用 - [ノンパラメトリック検定](https://www.statweb.jp/method/non-parametric) - ノンパラメトリック検定 Nonparametric test 母集団分布に正規分布のような特定の分布を仮定せず - [比率の検定](https://www.statweb.jp/method/hiritsuno-kentei) - 比率の検定 Ratio test 比率が等しいかどうかを検定する方法 母比率の検定Population rat - [分散分析](https://www.statweb.jp/method/bunsan-bunseki) - 分散分析 ANOVA / Analysis of Variance 分散を用いた平均値の分析 一元配置分散分析 - [t検定](https://www.statweb.jp/method/t-kentei) - t検定 t test 統計的仮説検定のうち、t分布を用いる検定の総称。 1標本に対するt検定(母平均の検定)t - [記述統計](https://www.statweb.jp/method/kijyutsu-toukei) - 記述統計 Descriptive statistics データを整理し、そのデータの持つ特徴を記述する方法 要 - [分析機能一覧](https://www.statweb.jp/analytical_functions) - 分析機能一覧 ・記述統計(要約統計量、アルファ係数、正規性の検定) ・グラフ(散布図、円グラフ、棒グラフ、折れ - [e-ラーニング](https://www.statweb.jp/e_learning) - e-ラーニングのご案内 理解を深めるためにe-ラーニング講座を用意致しました。 実践的な分析力の向上にお役立て - [生存時間分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/seizonjikan-bunseki/seizonjikan-case) - 生存時間分析 標準治療法と新治療法を生存関数から比較する。 下表は、ある病気の患者を対象に、新治療群20名、標 - [コックス比例ハザード分析の分析事例](https://www.statweb.jp/method/seizonjikan-bunseki/cox-hazards-case) - コックス比例ハザード分析 死亡時刻と関連する情報からハザード関数を推定する。 ある病気の患者の死亡時刻とその処 ## イベント - [実践統計学          ](https://www.statweb.jp/archives/イベント/basic-course-live) - 実践統計学 セミナーのお申し込みはこちらから - [初心者のためのデータ分析法入門《無料・16時開始》](https://www.statweb.jp/archives/イベント/muryo-course-live) - 初心者のためのデータ分析法入門(無料セミナー) セミナーのお申し込みはこちらから - [アンケート調査法入門](https://www.statweb.jp/archives/イベント/research-course-live) - アンケート調査法入門 セミナーのお申し込みはこちらから - [Pythonによるデータ解析入門](https://www.statweb.jp/archives/イベント/python0-live) - Pythonによるデータ解析入門 セミナーのお申し込みはこちらから - [Rによる統計学(実践編)](https://www.statweb.jp/archives/イベント/r2-course-live) - Rによる統計学(実践編) セミナーのお申し込みはこちらから - [Rによる統計学(入門編)](https://www.statweb.jp/archives/イベント/r-course-live) - Rによる統計学(入門編) セミナーのお申し込みはこちらから - [統計検定2級対応講座(2日間コース)➁](https://www.statweb.jp/archives/イベント/seminar_toukei-kentei_grade2_2-ive) - 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