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X-WR-CALDESC:2変数データの分析、回帰分析｜実務に生かす
 ための基礎統計
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SUMMARY:2変数データの分析、回帰分析｜実務に生かすため
 の基礎統計
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72354
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n開催概要\n\n
 基礎的な統計スキルについては、ここ数年のAI・機械
 学習のブームの影響もあり、社会人として\n必須なス
 キルになりつつあると思われます。が、一から学び直
 すのはなかなか大変です。\n\nそのため当企画では講座
 を4回に分けて実施し、平均や標準偏差から推定・検定
 まで解説を行います。\nまた、実務への応用例として
 講師の普段行なっている業務に関連させて、データ測
 定値の誤差を小さく\nするために測定の仕方を工夫す
 る話や、故障率の話についてお話しします。\n\n統計検
 定2級レベルの基礎的な統計に関して、\n① 統計学とは
 何か、データの分布、データソースとは何か、1変数デ
 ータの分析\n② 2変数データの分析、回帰分析\n③ 確率
 、確率密度関数\n④ 母集団と標本、推定、仮説検定\n
 の4回で全体を取り扱う予定です。第ニ回は『2変数デ
 ータの分析、回帰分析』について扱います。\n\n①の講
 座では！！\n「会社で勉強している時は式の意味がわ
 からなかったが、講座のスライドの図を見てイメージ
 がつかめた！」\n「データから回帰式を導く方法は理
 解しているが、回帰式が何を意味しているのかわから
 なかったが、講座を受けて理解できるようになった！
 」\n\nと好評でした！\n\n教科書通りの説明をしても退
 屈だと思いますので、『知ることで何が嬉しいのか』
 という実務的な話も\nなるべく多く盛り込むようにで
 きればと思います。\nよろしくお願い致します！！\n\n\
 n身につく内容\n\n・2変数を利用すると何ができるのか
 、何が得になるのかを理解できるようになります。\n
 ・なぜ回帰分析をし、相関係数が1以外の場合における
 データの解釈をできるようになります。\n・回帰分析
 で利用される式が業務において、どんな影響を及ぼし
 てくるのかを理解できます。\n\n\n開催日程\n\n3/24(日)\n
 受付：18:00〜18:10\n講義：18:10〜19:40\n懇親会 : 19:40〜20:00
 \n\n\n会場\n\n水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺\n千代
 田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F\n\n\nカリキュラム\n\n・
 講師自己紹介\n\n・2変数データの分析\n=> 共分散、相関
 係数とは何で、どういう意味があるのか？、相関係数
 の大きさに依存しないデータ分析方法の説明\n\n・回帰
 分析\n=> 回帰分析を用いた業績評価の方法、決定係数
 とは？残差平方和とは何で、どういう用途に利用され
 るか？\n\n・まとめ、演習\n\n※\n内容は若干変更となる
 可能性があります。\n\n\n対象者\n\n・該当分野の入門者
 の方、初学者の方\n（数学苦手な方も事前知識ゼロの
 方もちゃんと講師が丁寧にフォローアップできればと\
 n思っていますので、来ていただいて大丈夫です。）\n\
 n\n講師プロフィール\n\n2014年より自動化向け総合デバ
 イスメーカーに入社。\n1年間自社のほぼ全ての製品の
 設計部門・製造部門において研修を受けた後、入社2年
 目〜4年目まではソレノイドバルブ開発業務に携わり、
 5年目からは温調機器の開発業務に携わっている。\n普
 段の業務では工程能力指数、3σ、QCを用いて量産評価
 の業務にも従事。\n法人に対する講師を担当した経験
 あり。\n\n\n当日のお持物\n\nノートとペン（板書や簡単
 な計算問題を元にイメージを掴んでいただければと思
 っています）\n\n\n当日までの事前学習\n\nなし\n\n\n参加
 費\n\n社会人 ¥2\,400\n学生 ¥2\,000\n\n\n領収書\n\n領収書の
 発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けい
 ただければと思います。\n（事務手数料として、追加50
 0円を含んだ金額でのお支払いと発行とさせていただき
 ます。）\n\n\n備考\n\n以降の日程に関しては基本的に休
 日に隔週で行なっていく予定です。(変更の可能性はあ
 ります。)\n内容的に順不同ではあるので、どこから参
 加していただく形でも大丈夫です。\n\n
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