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Excelのシートに入力されたデータを解析できるアドインソフトウエア
『マルチ予測』は、Excelデータをそのまま解析でき、EPA法、多変量解析を 応用した予測が行える統計解析ソフトウェアです。 ソフトが既存の重回帰分析、数量化1類、新型手法の拡張型数量化1類を 自動選択し、予測モデル式を作成。 なお、予測モデル式に用いるデータは、量的データ、質的データが 混在していても解析可能です。 ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。 【機能】 ■基本解析 ■TCSI分離 ■傾向分析 ■要因分析＿重回帰・1類・拡張型1類 ■要因分析＿予測モデル式 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
因果関係、予測、セグメンテーションなどができる多変量解析を搭載
『マルチ多変量』は、因果関係、予測、セグメンテーション、 ポジショニング、類似度分析などが、Excelデータを用いて解析することが できる統計解析ソフトウェアです。 予測については、アンケートデータ、時系列データ、実験データなど Excelのシート上にあるデータ、量的データ、質的データ（カテゴリーデータ）などの 解析が可能です。ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。 【主な解析手法】 ■各種基本統計量、クロス集計、カテゴリー別平均 ■相関関係（単相関係数、相関比、クラメール連関係数）、名称付き相関図 ■重回帰分析、多重ロジスティック回帰分析、判別分析 ■数量化1類、拡張型数量化1類、数量化2類、拡張型数量化2類 ■主成分分析、因子分析、数量化3類、コレスポンデンス、クラスター分析 他 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
研究から臨床まで、MedCalcが医療データを確かな洞察に変えていきます
MedCalcは、生物医学科学向けに特別に設計された包括的な統計ソフトウェアです。このソフトウェアは、統計分析機能とユーザーフレンドリーなインターフェースを組み合わせ、医療統計の初心者から上級者まで利用しやすい設計となっています。 MedCalcが医療統計の複雑さを、シンプルな答えに導きます。 【機能(一部)】 ■直感的なインターフェースで、複雑な医療統計分析を簡単に実行 ■ROC曲線分析により、診断テストの精度を正確に評価 ■Bland-Altmanプロットで、測定方法間の一致性を視覚的に確認 ■生存分析機能で、治療効果や予後の時系列評価が可能 ■メタアナリシス機能により、複数の研究結果を統合して分析 ■サンプルサイズ計算機能で、研究に必要な症例数を正確に算出 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
製造業の研究・技術開発者、製造・品質管理者等、技術者の方へ。 Excelの限界を感じたら、まずこのセミナーへ。
「データ分析が必要と分かっているが、使えるツールが無い」「コードは書けないが、統計を活用したい」という製造業の技術者全般に向けた、JMPの無料セミナーです。 インストラクターのデモを視聴しながら、手元のJMPを操作して頂くオンライン形式で、初めての方でも安心して参加頂けます。 【概要】 JMPはあらゆる業種・職種において活用され、利用者のバックグラウンドも多岐に渡っています。 「Getting Started：JMP体験セミナー」は、業種や職種、また参加される方のバックグラウンドに関わらず、JMPの操作性や豊富な機能をご理解いただける構成になっています。 【こんな方におすすめ】 ・データ分析の必要性を認識していながら、最適なツールの不在にお悩みの方 ・自部署内のメンバーが、JMPを使いこなせるかどうか確かめたいとお考えの方 ・JMPの名前は知っていても、どのようなツールかご存知ない方 JMPをお持ちでない方は、30日間の無料トライアル版を利用しての参加が可能です。 トライアル：https://www.jmp.com/ja/download-jmp-free-trial
製造業の研究・技術開発者、製造・品質管理者等、技術者の方へ。 Excelの限界を感じたら、まずこのセミナーへ。
統計解析ソフトウェアJMPによる、大阪で開催する無料対面セミナーです。 本セミナーでは、データ分析の出発点となる前処理・可視化・基礎的な分析に焦点を当て、実務で役立つ活用方法をデモ形式で分かりやすくご紹介します。 データ整形やグラフ作成を効率化し、データの傾向や関係性に素早く気づくためのポイントを習得いただけます。 これからデータ活用に取り組みたい方をはじめ、半導体、化学、ライフサイエンス、一般消費財など、広く製造業においてデータ探索に関心をお持ちの方におすすめの内容です。 【参加対象】 ・半導体、化学、ライフサイエンス、一般消費財など、製造業に携わる方 ・データの探索や可視化に関心のある技術者・研究者の方 ・これから業務でデータ分析に取り組みたい方 ・JMPの導入を検討されている方
