＜開発・研究・マーケティングなどの実務で役立つ＞

押さえておくべき多変量解析の基本概念と

実例による演習（実務で使用するツール）

≪実務で役立つ「データを解釈する上での重要ポイント」や「結果の見方・活用方法」≫

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】

～充実の2日間集中コース～

【押さえておくべき多変量解析の“理論(考え方)】、【実際に使用するツール】
の双方をバランスよく、分かりやすく解説

【当セミナーの特徴】

#1 講義の初めから複雑な数式を取り上げるといったことはせず、
　　まずは簡単なデータセットの事例を使いながら基礎知識について解説

#2 ExcelソルバーやEZRなどのツールの使い方についても学習することで、
　　多変量データを構成する変数およびオブザベーションの扱い方、多変量解析自体のプロセスを
　　より具体的かつ視覚的に、肌で感じ取るように理解

#3 多変量解析では得られた解析結果の解釈も重要。開発・研究・マーケティングなどの実務で役立つ
　「データを解釈する上での重要なポイント」や「結果の見方・活用方法」についてもわかりやすく解説

#4 セミナー当日に使用いたします「多変量解析サンプルデータ」(Excel)を事前に配布しますので、
　　講義の理解がより深まります。

【Live配信受講者特典のご案内】
Live(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。

セミナー趣旨

多変量解析についてわかりやすく説明した教科書は非常に少ないです。多くの解説書は難しい線形代数の理論に終始したり、抽象的な話の展開に終始したり、また逆に基本概念の解説がおろそかで、ツールの解説に終始したりしているものが大半です。

そこで本講座では、最初に押さえておくべき多変量解析の“理論（考え方）”と“実際に使用するツール”の双方について、バランスよく分かりやすく解説します。

◆講習会のねらい◆

講義の初めから複雑な数式を取り上げるといったことはせず、まずは簡単なデータセットの事例を使いながら基礎知識について解説します。
また、これと同時にExcelソルバーやEZRなどのツールの使い方についても学習することで、多変量データを構成する変数およびオブザベーションの扱い方、多変量解析自体のプロセスを、より具体的かつ視覚的に、肌で感じ取るように理解することができます。
さらに、多変量解析では得られた解析結果の解釈も重要ですので、開発・研究・マーケティングなどの実務で役立つ「データを解釈する上での重要なポイント」や「結果の見方・活用方法」についてもわかりやすく解説します。

※セミナー当日に使用いたします「多変量解析サンプルデータ」(Excel)を事前は配布予定です。
講義の理解がより深まります。

担当講師

(株)メドインフォ 代表取締役　医学博士　嵜山 陽二郎　氏

【専門】医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究
【執筆など】
薬効薬理非線形モデリング
（Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.）
機械学習による薬物動態予測
（Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.）
【簡単な経歴】
1993　　　　東京大学医学系研究科博士課程　終了
1993-2014　 製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
2015-　　　 株式会社メドインフォ設立　代表取締役

セミナープログラム（予定）

■第１日目(11/16)　多変量解析：前編

1.    多変量解析の基本コンセプト
1)    多変量データとは
2)    説明変数と応答変数
3)    モデルの複雑性と頑健性

2.    重回帰分析
1)    単回帰と重回帰
2)    行列計算を使った重回帰分析
3)    変数選択
4)    Excelソルバーを使った単回帰分析
5)    Excelソルバーを使った重回帰分析
6)    Pythonを使った重回帰分析

3.    ロジスティック回帰分析
1)    単変数の場合のロジスティック回帰分析
2)    尤度と最尤推定法
3)    ２変数の場合のロジスティック回帰分析
4)    Excelソルバーを使ったロジスティック回帰分析
5)    Pythonを使ったロジスティック回帰分析

4.    主成分分析
1)    多次元データの1次元への縮約
2)    固有値・固有ベクトルと因子負荷量
3)    変数間の関係を調べる
4)    Excelソルバーを使った主成分分析
5)    Pythonを使った主成分分析

□質疑応答□

■第２日目(11/17）　多変量解析：後編

5.    判別分析
1)    １変数による2群の判別
2)    線形判別関数
3)    判別得点と誤判別の確率

6.    クラスター分析
1)    階層的クラスター分析法
2)    非階層的クラスター分析法

7.    決定木分析
1)    回帰木分析
2)    ランダムフォレスト法

8.    機械学習手法
1)    いろいろな機械学習手法
2)    事例紹介：サポートベクターマシン

9.    無料ソフトEZRを使った多変量解析
1)    EZRを使った重回帰分析
2)    EZRを使ったロジスティック回帰分析

□質疑応答□

※PCには、ExcelとEZRのインストールをお願い致します。
（尚、EZRのインストールをされなくても講師が画面上でデモも同時進行で行いますので受講に支障はございません。）

“EZR”でグーグル検索すると最上位に自治医科大学さいたま医療センターのトップページが表示されます。
そのページの左カラムに「ダウンロード（Windows標準版）」のリンクがありますので、そこをクリックすると
インストーラーが自動でダウンロードされます。
ダウンロードしたインストーラーをコピーし、各PCのデスクトップにペーストします。
インストーラーをダブルクリックし、指示通りに「次へ」「次へ」と数回進むだけでインストール完了します。

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【Live配信受講：第1日目】 2023/11/16（木） 10:30～16:30

【Live配信受講：第2日目】 2023/11/17（金） 10:30～16:00

【アーカイブ配信受講】 2023/11/29（水） まで受付（視聴期間：11/29～12/12）

開催場所

【Live配信受講：第1日目】 Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)
【Live配信受講：第2日目】 Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)
【アーカイブ配信受講】 Webセミナー(会社・自宅にいながら受講可能)

受講料

一般受講：本体65,000円＋税6,500円
E-Mail案内登録価格：本体61,700円＋税6,170円

E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で71,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額35,750円)

※【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンラインセミナー受講限定】
1名申込みの場合：受講料( 定価：52,800円／S&T会員 50,160円 )

52,800円 ( S&T会員受講料 50,160円 )
定価：本体48,000円＋税4,800円
会員：本体45,600円＋税4,560円

※１名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。

※※お申込みフォームのメッセージ欄に【テレワーク応援キャンペーン希望】とご記載ください。
※他の割引は併用できません。

★【S&T会員登録】と【E-Mail案内登録】の詳細についてはこちらをご参照ください。

※E-Mail案内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「E-Mail案内登録希望」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E-mail案内登録価格が適用されます。

配布資料

• PDFテキスト(印刷可)
  ※PDFテキストはマイページよりダウンロードいただきます。(開催の営業日2日前よりダウンロード可)

オンライン配信のご案内

※【Live配信（zoom使用）対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

※【WEBセミナー：アーカイブ受講対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

備考

資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。

特典

当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
聞き逃しや振り返り学習に活用ください。
（アーカイブ配信については、「オンライン配信」項目を参照）

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。
★【Live配信】【アーカイブ受講】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。