Rコマンダーによる多変量解析の進め方【提携セミナー】
| 開催日時 | 未定 |
|---|---|
| 担当講師 | 栗原 伸一 氏 |
| 開催場所 | 未定 |
| 定員 | 未定 |
| 受講費 | 未定 |
★不具合解析、素材の特性予測、製品の分類．．．どのように使い分けるか！
★統計学の基礎がない方、初心者の方も大歓迎！
簡単に操作できる「Rコマンダー」の実演を交えながら分かりやすく解説します！！
Rコマンダーによる多変量解析の進め方
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
いま、品質工学やマーケティングなど、あらゆる分野で注目されているデータ分析手法が「多変量解析」です。多変量解析は、たくさんの変数を一度に処理することで、複数の検査項目から故障の可能性や素材の特性を予測したり、製品やブランドを分類したりできる大変魅力的な手法ですが、その多様さから全容をつかむことが難しいとされてきました。本講座では、無料ソフトでありながらマウスで簡単に操作できる「Rコマンダー」での実演を交えながら分かりやすく解説しますので、統計学の基礎がない方でも、実践的に学ぶことができます。
習得できる知識
多変量解析の基礎と活用、回帰分析、ロジスティック回帰分析、クラスター分析、主成分分析、因子分析、Rコマンダーの操作など
担当講師
千葉大学 大学院園芸学研究院 教授 栗原 伸一 氏
セミナープログラム（予定）
1. 回帰分析
1.1 多変量解析と回帰モデル
1.2 最小2 乗法によるパラメータの推定
1.3 モデルの評価：決定係数と回帰係数のt 検定
1.4 重回帰分析への発展：自由度修正済み決定係数と偏回帰係数
1.5 回帰分析の注意点：多重共線性と不均一分散
2. ロジスティック回帰分析
2.1 結果が2値データの線形回帰
2.2 最尤法によるパラメータの推定
2.3 推定モデルの評価：予測能力と適合度
3. クラスター分析
3.1 クラスター分析の目的
3.2 階層クラスター分析とデンドログラム
3.3変数の分類
3.4 非階層クラスター分析（k-means法）
4. 主成分分析
4.1 因子分析との違い
4.2 主成分とは？
4.3 分散の最大化と固有値問題
4.4 主成分負荷量
5. 因子分析
5.1 因子分析の考え方と手順
5.2 因子負荷量の推定
5.3 因子軸の回転
5.4 因子得点と寄与率
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
未定
開催場所
未定
受講料
未定
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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