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ChatGPTによる実験計画法を効率良く作成・遂行する方法

~要因実験/一元配置法/二元配置法/直交表/回帰分析/重回帰分析/MT法/タグチメソッド~

受講可能な形式:【Live配信】or【アーカイブ配信】

◆統計が苦手な方でもChatGPTを用いて実験計画法を簡単に実行するための講座です◆

ChatGPTは出来るだけ少ない実験回数で交絡を含まない最適な実験計画を
提案してくれ、提案した実験計画に基づき分析を行い、効果や交互作用を評価することができる。
今回は、全8部構成でChatGPTの基本的な使い方とプロンプトの書き方、
実験計画法と分散分析法の基礎などを、わかりやすくで段階的に解説いただきます!
 
【Live配信受講者 限定特典のご案内】
当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が
付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。
日時 【Live受講】 2024年10月18日(金)  10:30~16:30
【アーカイブ受講】 2024年11月1日(金)  まで受付(配信期間:11/1~11/15)
会場 【Live受講】 オンライン配信  
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【アーカイブ受講】 オンライン配信  
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受講料(税込)
各種割引特典
55,000円 ( E-Mail案内登録価格 52,250円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体50,000円+税5,000円
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【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額の27,500円)
※1名受講:41,800円 (E-Mail案内登録価格 39,820円 ) 
※【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:受講料(」定価:41,800円/S&T会員 39,820円 )

   定価:本体38,000円+税3,800円
   会員:本体36,200円+税3,620円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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※他の割引は併用できません。
特典当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
聞き逃しや振り返り学習に活用ください。(10営業日視聴可能)

(アーカイブ配信については、「オンライン配信」項目を参照)
配布資料Live配信受講:PDFテキスト(印刷可・編集不可)
アーカイブ配信受講:PDFテキスト(印刷可・編集不可)
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   なお、アーカイブ配信受講の場合は、配信日になります。
オンライン配信■ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認
■アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認(申込み前に必ずご確認ください)
備考※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
得られる知識・ChatGPTの基本的な使い方
・データサイエンスにおけるプロンプトの書き方
・実験計画法の基礎
・分散分析法の基礎

セミナー講師

(株)メドインフォ  代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎 氏

【専門】医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究

【執筆など】
  薬効薬理非線形モデリング
  (Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.)
  機械学習による薬物動態予測
  (Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.)
【簡単な経歴】
  1993    東京大学医学系研究科博士課程 終了
  1993-2014  製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
  2015-    株式会社メドインフォ設立 代表取締役

【講師紹介】
 

セミナー趣旨

近年、ChatGPTがデータ分析において優れたツールであることが認知されつつありますが、実験計画法において活用した事例は皆無です。

しかしながら、ChatGPTは出来るだけ少ない実験回数で交絡を含まない最適な実験計画を提案してくれますし、提案した実験計画に基づき分析を行い、効果や交互作用を評価することができます。

また、直交表やMT法、タグチメソッドなどを用いた高度な実験計画法も、ChatGPTなら簡単に実行することができます。

本講座の受講により実験計画法についての理解が深まるとともに、ChatGPTを活用すれば簡単に実行することが出来ることを肌感覚で理解することができます。

セミナー講演内容

【第1部】   生成AIとChatGPT
1.    生成AIとは
2.    ChatGPTとは
3.    Data Analystによるデータ分析
4.    ChatGPTのデータ分析における活用
5.    プロンプトの書き方

【第2部】   実験計画法
1.    実験計画法とは
2.    フィッシャーの3原則
3.    層別ランダム化
4.    ラテン方格法

【第3部】   要因実験
1.    要因実験とは
2.    完全実施要因計画
3.    一部実施要因計画
4.    主効果と交互作用

【第4部】   一元配置法
1.    一元配置法について
2.    分散分析法
3.    変動の分解
4.    因子効果の検定方法

【第5部】   二元配置法
1.    二元配置法について
2.    分散分析法
3.    変動の分解と交互作用
4.    因子効果の検定方法

【第6部】   直交表
1.    直交表とは
2.    直交表の使い方
3.    直交表を用いた実験計画法
4.    直交表による因子効果と交互作用の評価

【第7部】   その他の方法
1.    回帰分析
2.    重回帰分析
3.    MT法
4.    タグチメソッド

【第8部】   おわりに
1.    実験計画法にChatGPTを活用するメリット
2.    実験計画法におけるChatGPTの限界
3.    将来展望


     □質疑応答□