機器分析で得られたデータにおける「統計解析」の考え方と実際

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本セミナーでは、分析値の扱い方や誤差の伝播、標準偏差σ、不確かさσ/√n の意味やハイゼンベルグの不確定性原理との関係、モンテカルロ法の歴史を含む定量分析への応用 (定量精度とサンプリング量との関係) 、スペクトルのスムージング、デコンボリューションや、Tsallis (ツァリス) エントロピー等の数値処理に加え、デジタル・シグナル・プロセッサによる計測の落とし穴についても解説いたします。

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プログラム

分析値の扱い方や誤差の伝播、標準偏差σ、不確かさσ/√n の意味、モンテカルロ計算による定量精度とサンプリング量との関係、1回だけの測定や異常値の棄却に関する考え方、スペクトルのスムージング、デコンボリューション、Tsallis (ツァリス) エントロピー、デジタル・シグナル・プロセッサによる計測の落とし穴について解説する。

  1. 概要
    1. 検定の問題
    2. 外れ値の重要性
    3. モンテカルロ計算
    4. スペクトルのスムージング
    5. スペクトルの分解能向上処理
    6. ピーク分離
    7. 装置に組み込まれたブラックボックスの例
  2. 不確かさと標準偏差の誤用
    1. 不確かさとは何か
    2. どういう場合に使うか
    3. 「不確かさ」を使うのが不適切な場合
  3. 定量分析
    1. モンテカルロ法
    2. 中心極限定理
    3. 試料量と定量精度の関係
    4. 測定回数と定量精度の関係
    5. 検出下限
  4. 誤差の伝播
    1. 和の誤差
    2. 差の誤差は大きくなる
    3. 積と商の誤差
  5. スペクトルのフーリエ変換
    1. スムージング
    2. サビツキー・ゴーレイ法
    3. 分解能向上処理
    4. グリーン関数
  6. ラプラス変換の意味
    1. 代数化
    2. 間違った解釈
    3. 応用の広い熱と温度の関係・電流と電圧の関係
  7. エントロピー
    1. 情報量エントロピー
    2. 非加算的エントロピー
  8. デジタル計測
    1. デジタル・シグナル・プロセッサ
    2. デジタル計測の不確かさ
    3. データ処理のブラックボックス化

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