多変量解析入門【PC実習あり】【提携セミナー】

　　セミナー　　技術分野共通　　多変量解析入門【PC実習あり】【提携セミナー】

開催日時	未定
担当講師	山本博之氏
開催場所	未定
定員	-
受講費	未定

★Rの実習を交えながら理解を深めます。

わからなくなった際は講師が受講者の画面を見てサポート致します！

★入門編の内容を2日間で解説致します!ステップアップを目指したい方は

【実践編】の講座も是非ご参加ください！

多変量解析入門

【PC実習あり】

《Rの基本的な使い方から、多変量解析の実践応用までを学ぶ2日間講座》

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

『多変量解析実践』とセットで受講が可能です。

多変量解析について基礎から解説します。化学・生物分野では、非常に多くの変数が観測されることから、まずはじめに『データを可視化』することと、『重要な変数を選ぶ』ことが大事になります。そこで本講座1日目では、主成分分析によるデータの可視化と、主成分負荷量を用いた重要な代謝物の選び方について紹介し、Rを用いた実習を通じて理解を深めます。

本講座2日目では、多変量解析の中でも、特にケモメトリックス分野で広く用いられているPartial Least Squaresによるデータの可視化と、PLS負荷量を用いた重要な代謝物の選び方について紹介します。2日目もRを用いた実習を通じてより理解を深めます。

本セミナーでは、Rを使用したPC演習を行います。

オンラインで演習についていけるか不安という方もご安心ください。わからなくなってしまった時に講師が必要と判断した場合は、Zoomの画面共有機能を使用して状況確認を行います。

◆　受講後、習得できること

多変量解析の基本的な考え方
Rを使って自分で解析できる
データの可視化と主成分分析
主成分負荷量を用いた重要な変数の選び方
Partial Least Squaresの理解
メタボロミクスの論文が理解できるようになる

◆　講演中のキーワード

ケモメトリックス
多変量解析
機械学習
メタボロミクス
バイオインフォマティクス

担当講師

ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社
事業統括本部　情報戦略部　専門部長博士（工学）山本博之氏

セミナープログラム（予定）

【1日目】
～Rの基本的な使い方や主成分分析(PCA)など、基礎を詳しく解説～

1 多変量解析とは
1.1 多変量解析は合成変数の統計
1.2 単変量解析と多変量解析の違い
1.3 合成変数とは
1.4 主成分分析における合成変数

2 多変量解析を用いたメタボロームデータ解析
2.1　メタボロミクスでの主成分分析の解析手順
2.2　メタボロミクスの研究例の紹介
2.3　MetaboAnalystを用いたメタボロームデータの解析手順

3　Rの基本的な使い方
3.1　RとRStudioの使い方
3.2　基本的な計算
3.3　csvファイルの読み込み
3.4　グラフの作成

4 主成分分析を用いたデータの可視化
4.1 主成分スコアによるサンプルの可視化
4.2　スケーリングが結果に与える影響
4.3 寄与率とは
4.4　Rによる主成分分析の実習

5 主成分分析における重要な変数の選び方 (前半)
5.1 主成分係数とは
5.2 主成分係数を用いた重要な変数の選び方
5.3　Rによる主成分係数の実習

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【2日目】
～主成分負荷量・PLSなど、さらに理解を深める～

1 多変量解析の基礎のおさらい

2 主成分分析における重要な変数の選び方 (後半)
2.1 主成分負荷量とは
2.2　主成分係数と主成分負荷量の違い
2.3 主成分負荷量を用いた重要な変数の選び方
2.4　Rによる主成分負荷量の実習

3　Partial Least Squares (PLS)とは
3.1　主成分分析とPLSの違い
3.2　2つのPLSスコア(説明変数と目的変数)
3.3　PLS係数とPLS負荷量の違い
3.4　PLS負荷量を用いた重要な変数の選び方
3.5　PLSとPLS-DAの違い
3.6　RによるPLS負荷量の実習

4　loadingsパッケージで計算可能な解析手法の紹介
4.1　群に順序があるときのPLS-ROG
4.2　サンプルに順序があるときのOS-PCA
4.3 マルチセットPLSを用いたマルチオミックスデータ解析
4.4 マルチセットPLS-ROG
4.5　loadingsパッケージでの計算方法

5 その他の話題
5.1　Tidyverseを用いたデータの取り扱い
5.2　因子分析
5.3　スパース主成分分析