★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

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