コース概要

統計的思考

• 統計的思考とは？
  

問題解決

• 問題解決の概要
• 統計的な問題解決
• 問題の種類

問題を定義する

• 問題を定義する
• 目標と主要業績評価指標（KPI）
• 白色ポリマーの例
  

工程（プロセス）を定義する

• 工程とは？
• SIPOCマップの作成
• 入力/出力マップの作成
• トップダウンフロー図とデプロイメントフロー図
  

根本原因の候補を特定する

• 原因の候補を特定するための手法
• ブレインストーミング
• 複数投票（マルチボーティング）
• 親和図
• 特性要因図
• なぜなぜ分析
• 因果関係マトリックス
  

データを収集・整理する

• 問題解決のためのデータ収集
• データの種類
• 操作的定義
• データの収集方式
• 分析用データの読み込み
  

データの記述

• 記述統計量の概要
• データの種類
• ヒストグラム
• 中心的な傾向と中心の位置の指標
• 散らばりの指標 - 範囲と四分位範囲
• 散らばりの指標 - 分散と標準偏差
• 連続データの視覚化
• カテゴリカルデータの説明
  

確率の考え方

• 確率についての簡単な説明
• 標本と母集団
• 正規分布について
• 正規性の確認
• 中心極限定理
  

問題解決のための探索的データ分析

• 探索的データ分析の概要
• 連続データに対するグラフ: 追加の処理
• パレート図
• 詰め込み棒グラフとデータフィルタリング
• ツリーマップおよびモザイク図
• トレリスプロットと重ね合わせプロット
• バブルプロットとヒートマップ
• 探索的データの要約
  

データを用いたコミュニケーション

• データを用いたコミュニケーションの概要
• 効果的な視覚的表現の作成
• グラフが効果的かどうかの評価
• 効果的なグラフのデザイン
• アニメーションによる視覚的な伝達
• 対象者に向けたデザイン
• 対象者の把握
• コミュニケーションのための視覚的表現のデザイン
• 視覚的表現のデザイン: 推奨事項と禁止事項

結果の保存と共有

• 結果の保存と概要
• JMPでの結果の保存と共有
• JMP以外での結果の保存と共有
• 使用する形式の決定
  

分析用のデータ準備

• データテーブルの基本
• データ品質でよく生じる問題
• データテーブルでの問題の特定
• 1変数ずつ確認して問題を特定する
• 分析のためにデータを再構成する
• データの結合
• 新しい変数の作成
• 日付の操作
  

統計的品質管理

• 管理図の概要
• 個々の測定値と移動範囲の管理図
• 共通原因と特殊原因のばらつき
• 特殊原因のテスト
• Xbar-R管理図とXbar-S管理図
• 合理的なサブグループ化
• 三元管理図
• フェーズごとの管理図
  

工程能力

• 顧客の声
• 工程能力指数
• 短期および長期の工程能力
• 改善のための工程能力
• 工程能力の推定: 例
• 非正規データにおける工程能力
• 多変量データにおける工程能力の推定
• 性能（パフォーマンス）が低い工程の特定
• 現場からの意見
  

測定システム分析

• 測定システム分析（MSA）とは？
• 測定システム分析の用語
• 測定システム分析の計画
• 測定システム分析の計画と実行
• 測定システム分析における統計分析
• 測定システムの正確度を調べる
• 測定システムを改善する
  

推定

• 統計的推測の概要
• 信頼区間とは？
• 平均の推定
• 標本抽出によるばらつきの視覚化
• 信頼区間の算出
• 信頼水準とαリスク
• 予測区間
• 許容区間
• 区間推定の比較

統計的検定の基礎

• 統計的検定の概要
• 統計的意思決定
• 帰無仮説と対立仮説について
• 帰無仮説のもとでの標本分布
• p値と統計的有意性
  

連続データに対する仮説検定

• 1標本t検定の実施
• p値とt値について
• 同等性検定
• 2つの平均の比較
• 等分散性の検定
• 対応のあるデータ
• 一元配置分散分析
• 多重比較
• 統計的な有意と実質的な有意
  

標本サイズと検出力

• 標本サイズと検出力の概要
• 平均の信頼区間での標本サイズ
• 統計的検定の結果
• 検出力
• 標本サイズと検出力について
• 1標本t検定の標本サイズ計算
• 2標本t検定および分散分析の標本サイズ計算
  

相関

• 相関とは？
• 相関の解釈

単回帰

• 回帰分析の概要
• 単回帰モデル
• 最小2乗法
• 最小2乗法の直感的な解釈
• 回帰モデルの仮定
• 回帰分析の解釈
• 曲線的なモデルのあてはめ
  

重回帰

• 重回帰とは?
• 重回帰モデルのあてはめ
• 説明的モデリングにおける結果の解釈
• 残差分析と外れ値
• カテゴリカルな予測変数をもつ重回帰モデル
• 交互作用をもつ重回帰モデル
• 変数選択
• 多重共線性
  

ロジスティック回帰の概要

• ロジスティック回帰とは？
• ロジスティック単回帰モデル
• ロジスティック単回帰の例
• ロジスティック回帰の解釈
• ロジスティック重回帰モデル
• 交互作用をもつロジスティック回帰
• よく生じる問題
  

実験計画(DOE)の概要

• 実験計画（DOE）とは？
• アドホックな実験や一時一事法（OFAT）の実験
• 実験計画を用いる理由
• 実験計画の用語
• 実験計画の種類
  

要因実験

• 要因実験の計画
• 繰り返しがある完全実施要因計画の分析
• 繰り返しがない完全実施要因計画の分析

スクリーニング実験

• 重要な効果のふるい分け
• 一部実施要因計画
• カスタムなスクリーニング計画
  

応答曲面実験

• 応答曲面計画の概要
• 応答曲面実験の分析
• カスタムな応答曲面計画
  
• 逐次実験

実験計画におけるガイドライン

• 実験計画におけるガイドラインの概要
• 問題と目標の定義
• 応答の特定
• 因子と因子水準の特定
• 制約の特定
• 実験の準備
• 具体的な例

予測モデルの基礎

• 予測モデルの概要
• 過学習とモデル検証
• モデル性能の評価：予測モデル
• モデル性能の評価：分類モデル
• 受診者動作特性曲線（ROC曲線）
  

ディシジョンツリー

• ディシジョンツリーの概要
• 分類木
• 回帰木
• 検証データを使用したディシジョンツリー
• ブートストラップ森
  

ニューラルネットワーク

• ニューラルネットワークとは？
• ニューラルネットワークの解釈
• ニューラルネットワークに基づく予測モデル
  

一般化回帰

• 一般化回帰の概要
• 最尤推定法
• 罰則付き回帰の概要
  

モデルの比較と選択

• 予測モデルの比較

テキストマイニングの概要

• テキストマイニングの概要
• テキストデータの処理
• 単語リストの作成
• テキストデータの視覚化と探索
• テキストデータの統計分析