Rコマンダーによる多変量解析の進め方【提携セミナー】

解析

Rコマンダーによる多変量解析の進め方【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

栗原 伸一 氏

開催場所 未定
定員 未定
受講費 未定

★不具合解析、素材の特性予測、製品の分類...どのように使い分けるか!

★統計学の基礎がない方、初心者の方も大歓迎!

簡単に操作できる「Rコマンダー」の実演を交えながら分かりやすく解説します!!

Rコマンダーによる多変量解析の進め方

 

 

【提携セミナー】

主催:株式会社技術情報協会

 


 

講座内容

いま、品質工学やマーケティングなど、あらゆる分野で注目されているデータ分析手法が「多変量解析」です。多変量解析は、たくさんの変数を一度に処理することで、複数の検査項目から故障の可能性や素材の特性を予測したり、製品やブランドを分類したりできる大変魅力的な手法ですが、その多様さから全容をつかむことが難しいとされてきました。本講座では、無料ソフトでありながらマウスで簡単に操作できる「Rコマンダー」での実演を交えながら分かりやすく解説しますので、統計学の基礎がない方でも、実践的に学ぶことができます。

 

 

習得できる知識

多変量解析の基礎と活用、回帰分析、ロジスティック回帰分析、クラスター分析、主成分分析、因子分析、Rコマンダーの操作など

 

 

担当講師

千葉大学 大学院園芸学研究院 教授 栗原 伸一 氏

 

 

セミナープログラム(予定)

1. 回帰分析
1.1 多変量解析と回帰モデル
1.2 最小2 乗法によるパラメータの推定
1.3 モデルの評価:決定係数と回帰係数のt 検定
1.4 重回帰分析への発展:自由度修正済み決定係数と偏回帰係数
1.5 回帰分析の注意点:多重共線性と不均一分散

 

2. ロジスティック回帰分析
2.1 結果が2値データの線形回帰
2.2 最尤法によるパラメータの推定
2.3 推定モデルの評価:予測能力と適合度

 

3. クラスター分析
3.1 クラスター分析の目的
3.2 階層クラスター分析とデンドログラム
3.3変数の分類
3.4 非階層クラスター分析(k-means法)

 

4. 主成分分析
4.1 因子分析との違い
4.2 主成分とは?
4.3 分散の最大化と固有値問題
4.4 主成分負荷量

 

5. 因子分析
5.1 因子分析の考え方と手順
5.2 因子負荷量の推定
5.3 因子軸の回転
5.4 因子得点と寄与率

 

【質疑応答】

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

技術情報協会主催セミナー 受講にあたってのご案内

 

備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

 

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。

 

お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。

 

 

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