☆ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、

そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います！

技術者・研究者のための

多変量解析入門講座

《多変量解析の基礎、解析法、解析ツールなど》

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

本セミナーでは、データ解析の王道である多変量解析について、その基本原理を理解した上で、重回帰分析、主成分分析、分散分析（ANOVA）、クラスター分析など代表的な手法について紹介していきます。ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。また現実の面倒なデータをどう取り扱うかについても触れますが，個別にご質問いただければさらにお答えいたします。
多くの項目を扱うため，数学的な詳細に触れることはなるべく避けますので，数学に自信のない方でも受講可能です。なお、数学的なレベルは高校数学（数列，微積，確率）程度を想定しています。

多変量解析のツールとして現在最も人気があるのは、統計計算パッケージの R と、高い数学機能をもつ汎用プログラミング言語 Python です。本セミナーではこれらについての紹介も行います。

◆習得できる知識

さまざまのデータ整理と可視化技法について知識を得る。
多変量解析に共通する数学的な原理を理解する。
さまざまなデータに対して、どのような多変量解析の手法が適しているかを判断できる。
多変量解析のためのフリーソフトR および Python について概要がわかる。

◆受講対象

これからデータ処理に取り組む予定の技術者・研究者の方、および業務においてデータ処理の知識を広げたい方。

◆必要な前提知識

予備知識としては高校の数学I, II 程度を想定し、必要な知識は補って解説いたします。

◆キーワード

多変量解析,基礎,解析法,重回帰分析,主成分分析,クラスター分析,セミナー,講演

担当講師

京都女子大学 現代社会学部 名誉教授 理学博士

小波 秀雄 氏

＜ご専門＞
コンピューターサイエンス，統計学
＜ご略歴＞
2000年より京都女子大学、大学コンソーシアム京都等にて統計学、プログラミングを担当
授業テキストを公開した統計学のテキストは累計数十万ダウンロードされている
http://konamih.sakura.ne.jp/Stats/Text/

22nd International Conference on Neural Information Processing(ICONIP2015)主催のThe 2015 Cybersecurity DataMining Competition(CDMC2015)にてチーム優勝
情報処理学会会員

セミナープログラム（予定）

1. 多変量解析の基礎
1-1 二変量データの線形回帰
1-2 共分散の理解がすべての基礎
1-3 相関係数の正しい理解
1-4 p値と統計的検定
ブレーク　いまどき評判のわるい統計的検定

2. よく使われる解析法
2-1 重回帰分析
2-2 主成分分析
2-3 ロジスティック回帰分析
2-4 分散分析：ANOVA
2-5 アソシエーション分析
2-6 クラスター分析
ブレーク　現実の汚いデータをどう扱うか：可視化の威力

3. 多変量解析のためのツール
3-1 統計分析のためのプログラミング言語 R
3-2 数学計算に威力を発揮する Python

【質疑応答】

※内容については若干の変更の可能性があります。

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年01月14日（金） 12:30～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます

受講料

非会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）
会員： 46,200円 （本体価格：42,000円）

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
★1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。

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