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分散分析法(実験計画法)
 分散分析法の基本的な考え方と、各方法論の特性について、データ解析の具体例をあげながら講義します。2017年4月8日(土)は、12時40分~17時です。21日(日)は 9時~17時です。21日(日)13時~15時まで、あるいは15時30分まで諏訪東京理科大学の櫻井哲郎先生に、教科書の例題や演習問題をパソコンで皆さんと解きます。その際に使う「R」のプログラムは全て差し上げます。
分散分析法の講義は、杉山高一先生が行います(2015年まで東京理科大学・理学部で、6年間 当該科目を教えていました。青山学院大学・理工学部等でも教えていました)。櫻井哲郎先生は32,3歳の若い先生で、「経時データ・パネルデータ解析」の講義などでパソコンによる演習を担当していただきましたが、たいへん分かり易く話す方です。杉山高一先生も大学で「R」を使って教えていましたので、パソコン演習を担当できますが、この件に関しては櫻井先生の方が、教え方が上手で分かり易く評判がよいので、、諏訪からの出張をお願いする予定です。
受講者には4,000円程の教科書を1冊、進呈致します。受講料は
40,000円(税込)

分散分析法(実験計画法)
 前半:
(1) 分散分析法とは
(2) F 検定と5パーセント有意水準
(3) t 分布と95パーセント信頼区間
(4) 分散分析データの構造模型
(5) 自由度の概念とその求め方
(6) 例による分散分析表の作り方と解釈
(7) 水準効果の推定と最適水準の決め方
(8) 乱塊法とデータの構造模型
(9) 乱塊法の例による分散分析
(10) ラテン方格法の考え方と配置例
(11) ラテン方格法とデータの構造模型
(12) ラテン方格法の分析例
(13) それぞれの分析法の精度比較
(14) 2元配置による分散分析と例
 後半:
(1) 2水準の直交表による実験
(2) 分析データの構造模型と推定
(3) 交互作用とその例
(4) 因子の間に交互作用がない場合の分析例
(5) 因子の間に交互作用がある場合の分析例
(6) 誤差項のプーリングと分散分析
(7) 因子の間に交互作用のない場合の分析例
(8) 4水準因子の直交表による割り付けと例
(9) 直交表による実験計画- 2水準の場合
(10) 3水準の直交表による実験計画
(11) 因子の間に交互作用がない場合の分析例
(12) 因子の間に交互作用がある場合の分析例
質疑応答(2日目、4月8日に質疑応答で十分な時間が取れないときは、
希望者と近くの喫茶店で継続することが、ときどきあります)
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