やさしい多変量解析入門【提携セミナー】

多変量解析

やさしい多変量解析入門【提携セミナー】

開催日時 2024/3/13(水)10:30~16:30
担当講師

高橋 信 氏

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

定員 30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
受講費 非会員: 55,000円 (本体価格:50,000円)
会員: 49,500円 (本体価格:45,000円)
★数学的な水準を心配する必要なく学習できます!基礎から学びたい方、
勝つ方法を学びたい方、ぜひご参加下さい!

 

やさしい多変量解析入門

 

【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

多変量解析とは、数多くの変数からなるデータに対する分析手法の総称です。それらの分析手法の中から代表的なものを精選し、実用的な使い方と理屈を説明します。

 

これからデータを取得しようという方にも、すでに取得済みという方にも、おすすめです。過去に多変量解析をひととおり学んだものの、実は知識にやや不安を覚えているという方にもおすすめです。

 

受講にあたり、数学的な水準を心配する必要はありません。中学校程度の数学の知識があれば大丈夫です。

 

◆習得できる知識

  • 多変量解析の雰囲気
  • さまざまな分析手法の活用法

 

◆受講対象

  • 多変量解析を勉強する必要があるけれど、よくわからなくて困っている方
  • 会社で分析業務を任されてはいるけれど、実は知識に自信がなくて、毎日ヒヤヒヤしている方
  • 「数学は苦手だから…」「どうせ勉強したって…」と諦めている方
  • 多変量解析を基礎から学びたい方
  • 多変量解析の活用法を学びたい方

 

◆キーワード

多変量解析、主成分分析、クラスター分析、因子分析、重回帰分析、統計学、データ、計算

 

担当講師

著述家 高橋 信 氏

 

<ご専門> 統計学・マーケティングリサーチ

<学協会等>日本統計学会

<その他>
ロングセラーであり、海外で数多く翻訳されてもいる、「マンガでわかる統計学」シリーズの著者。
1972年新潟県生まれ。九州芸術工科大学(現・九州大学)大学院芸術工学研究科情報伝達専攻修了。民間企業でデータ分析業務やセミナー講師業務などに従事した後、大学非常勤講師や非常勤研究員などを務めた。現在は、著述家として活動する傍ら、企業や大学などでの講演活動にも精力的に取り組んでいる。
主要な著書に『データ分析の先生!文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください!』(かんき出版)や『マンガでわかるベイズ統計学』(オーム社)などがある。著書の多くが、英語や韓国語やイタリア語などに翻訳されてもいる。

 

セミナープログラム(予定)

第1章 多変量解析とは?
1.データの分類
2.多変量解析とは?
3.さまざまな分析手法の概要
3.1 重回帰分析
3.2 ロジスティック回帰分析
3.3 主成分分析
3.4 因子分析
3.5 数量化Ⅲ類
3.6 クラスター分析

 

第2章 統計学の基礎知識
1.平方和と分散と標準偏差
2.基準化と基準値
3.単相関係数
4.データ分析の取り組み方

 

第3章 回帰分析 ~多変量解析の前に~
1.回帰分析とは?
2.具体例
3.分析結果の精度
3.1 実測値と予測値と残差
3.2 決定係数
3.3 重相関係数
4.補足
4.1 Excelによる分析

 

第4章 重回帰分析 ~「数値」を予測する~
1.重回帰分析とは?
2.具体例
3.分析結果の精度
3.1 決定係数と重相関係数
3.2 自由度調整済み決定係数
4.補足
4.1 Excelによる分析
4.2 標準偏回帰係数

 

第5章 ロジスティック回帰分析 ~「確率」を予測する~
1.ロジスティック回帰分析の前に
1.1 有理数と無理数
1.2 最尤推定法
2.ロジスティック回帰分析とは?
3.具体例
4.分析結果の精度
4.1 誤判別率
4.2 決定係数
5.オッズ比
5.1 リスク比とオッズ比
5.2 ロジスティック回帰式の係数とオッズ比の関係
6.決定木

 

第6章 数量化Ⅲ類 ~カテゴリカルデータを点グラフ化する~
1.数量化Ⅲ類とは?
2.具体例
2.1 計算の概要
2.2 分析結果の精度
2.3 点グラフの軸の解釈
3.コレスポンデンス分析

 

第7章 クラスター分析 ~個体を分類する~
1.クラスター分析とは?
2.具体例
3.注意

 

第8章 主成分分析 ~「総合▲▲力」を編み出す~
1.主成分分析とは?
2.注意
3.具体例
3.1 主成分の算出
3.2 主成分得点の算出
3.3 分析結果の精度
3.4 分析結果の検討
4.補足
4.1 変数の選定と第1主成分
4.2 累積寄与率の実体

 

第9章 因子分析 ~「データの背後に潜む説明変数」を見つけ出す~
1.因子分析の前に
2.因子分析とは?
3.注意
4.具体例
4.1 回転前の因子負荷量の算出
4.2 回転後の因子負荷量の算出
4.3 各共通因子の意味の解釈
4.4 分析結果の精度
4.5 因子得点の算出
5.補足
5.1 共通因子の個数と因子負荷量
5.2 直交回転と斜交回転
5.3 あらためて、因子分析とは?
6.構造方程式モデリング

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年03月13日(水)10:30~16:30

 

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

 

受講料

非会員: 55,000円 (本体価格:50,000円)
会員: 49,500円 (本体価格:45,000円)

 

会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
★1名で申込の場合、49,500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55,000円(2人目無料)です。

 

※セミナー主催者の会員登録をご希望の方は、申込みフォームのメッセージ本文欄に「R&D支援センター会員登録希望」と記載してください。ご登録いただくと、今回のお申込みから会員受講料が適用されます。

 

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すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。

 

LIVE配信のご案内

こちらをご参照ください

 

備考

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーです。

 

  • セミナーテキストは事前に郵送します。ご自宅等でのお受け取りを希望される場合は、別途ご住所をお知らせ下さい。セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。この点にご了承の上、お申し込みください。
    会社以外(ご自宅等)でのテキスト受け取りを希望される場合は、メッセージ欄に明記してください。

 

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。

 

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