多変量解析法の原理を重回帰分析と主成分分析を軸に解説し、

多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることができるようになります！

データ分析に活かす多変量解析手法

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

このセミナーでは，多変量解析法の原理を因子分析系と回帰分析系の二つの体系にわけてその概略を掴み，その両者を統合する構造方程式モデルはどのようにして構成されているのかについての直感的理解を得ることを目的としています。

また，これらの手法はいずれも線形モデルであり，線形代数の行列表現を用いることでスッキリと記述することができます。この数式的な理解を図とイメージで直感的に理解することで，多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることができるようになります。

◆　習得できる知識

多量のデータから有用な変数を選び出すことができるようになります。
あるいは，
多量のデータを要約・圧縮し，少数の説明できる変数を生成することができ，効率よくデータをまとめることができます。

具体的な方法論としては，重回帰分析と主成分分析を軸に，両者を統合した構造方程式モデリングまで解説いたします。実践例はフリーソフトウェアの統計環境Rを使いますので，すぐにご自身の環境で応用可能です。

◆　受講対象・レベル

• 蓄積されたデータを業務に活かすために分析技術を活用したい方
• 顧客情報や感性評価，センサーデータなど大量のデータを情報圧縮するテクニックを習得したい方
• すでに多変量解析を使ったことがあるが，数値や指標などが適切かどうかを判断するなどスキルアップを目指しておられる方

◆　必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

担当講師

専修大学 人間科学部 教授 博士（社会学）　小杉 考司 氏

【ご専門】
多変量解析、ベイズ統計、数理社会心理学

【著書】
小杉考司(2018) 言葉と数式で理解する多変量解析入門, 北大路書房.
小杉考司(2019) Rでらくらく心理統計 RStudio徹底活用, 講談社.

セミナープログラム（予定）

１． 多変量解析の体系と目的
1.1. 多変量データとは；数値データの種類・水準
1.2. 回帰分析系モデルの世界
1.3. 因子分析系モデルの世界
1.4. 構造方程式モデルによる線形世界の統合

２． 回帰分析系モデルの仕組み
2.1. データにモデルを「当てはめる」
2.2. 未知数を推定する数学的仕組み1；最小二乗法
2.3. 未知数を推定する数学的仕組み2；最尤法
2.4. 未知数を推定する数学的仕組み3；ベイズ法

３． 因子分析系モデルの仕組み
3.1. 因子分析モデルはテスト理論から
3.2. 因子分析の目的；要約・圧縮/不要な情報の切り捨て
3.3. 因子分析の数学的仕組みの前に；線形代数のエッセンス
3.4. 因子分析の数学的仕組み；固有値分解

４． 多変量解析を俯瞰する
4.1. 固有値分解と多変量解析
4.2. 行列表現と構造方程式モデル
4.3. 本講義でカバーできなかった領域；非線形の世界
4.4. まとめ

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年02月25日（金） 10:30～16:30

開催場所

【Zoomを使ったLIVE配信セミナー】※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：  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、
55,000円（1名当たり 27,500円）（税込）です。

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備考

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
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。

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