〇統計の基礎から各種の解析の実際までを具体例をもとに解説します。

調査・実験データの多変量解析入門

≪統計の基礎から各種の解析の実際まで≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

データ解析の基本的な手段である多変量解析について、統計の基礎から各種の解析の実際までを具体例をもとに解説します。数学的な説明は必要最小限にとどめ、図を活用して直観的にわかりやすい講義になります。また、フリーの統計分析パッケージ Rについて、講師の実演によって使い方と結果の読み方を知ることができます。

◆受講後、習得できること

• 統計の基礎知識
• いろいろな多変量解析の基本原理
• 統計とデータ分析に関する基礎知識
• いろいろな多変量解析の基本原理
• 統計分析ツール R を使った処理を実演で知ることができる
• ツールによる統計分析結果の読み方

◆受講対象者

• データ分析を担当しているが、その基本を確実にしたいと考えている方
• 手持ちのデータをどのように分析したらよいか悩んでいる方
• これからデータ分析を始めたいので、統計や多変量解析の概要を掴みたい方
• データ分析のプログラミングツールの使い方について知りたい方

◆必要な予備知識など

• 高校数学 I, II 程度の知識（一部で線形代数を使いますが、都度説明します）
• 公開している拙著『統計学入門』のPDFをダウンロードしておかれると基本用語などの知識を知るのに便利です。 http://konamih.sakura.ne.jp/Stats/Text/

◆講演中のキーワード

データ処理、確率分布、統計的検定、信頼区間、回帰分析、主成分分析等の分析法、統計処理パッケージR

担当講師

京都女子大学 現代社会学部 名誉教授 小波 秀雄 先生

セミナープログラム（予定）

第１部　さまざまなデータの取り扱い
1.データの多様性と分析手法
a)変量データ，多変量データ
b)数値データ，カテゴリカルデータ
c)スペクトル，時系列データ
d)官能試験，アンケート調査

2.データを可視化する
a)変量データの可視化
b)ヒストグラム，密度プロット，箱ひげ図，Q-Qプロット
c)散布図，クラスター図，時系列データの可視化

3.データの分布を調べる
a)重要な統計量(平均，分散，標準偏差)
b)データの分布に関わる量(度数分布，パーセンタイル，四分位，メジアン，モード，箱ひげ図，外れ値)

第２部　データの統計的分析
1.標本抽出（データのランダムサンプリング）
a)ランダムサンプリングの重要性
b)サンプリングされたデータの確率分布
c)誤判断を招くさまざまなバイアス

2.代表的な確率分布
a)二項分布，ポアソン分布
b)正規分布，t分布,Χ二乗分布

3.推計統計の2つの道具
a) 幅をもって推定するー区間推定
b)得られた結果に意味はあるのか―統計的検定

4.測定誤差の取り扱い
a)誤差とエラーバー
b)バックグラウンドノイズと検出限界

5.多変量解析超入門
a)散布図で相関をしらべる
b)最小二乗法，回帰分析
c)重回帰分析
d)主成分分析
e)ロジスティック回帰分析
f)分散分析
g)判別分析
h)数量化I類
i)クラスター分析

6.データ解析のためのツール
a)データ解析ツール R
b)プログラミング言語 Python

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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備考

配布資料・講師への質問等について
●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
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（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
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