統計学入門シリーズセミナー（全3回）

第2回　実用的でわかりやすい多変量解析入門

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

担当講師

著述家 高橋信 先生

■講座ポイント

多変量解析とは、数多くの変数からなるデータに対する分析手法の総称です。さまざまな分析手法の中から、「定番」とでも言うべき、代表的なものを本講座ではご紹介します。

本講座は、これからデータを取得しようという方にも、すでに取得済みという方にも、おすすめです。過去に多変量解析をひととおり学んだものの、実は知識にやや不安を覚えているという方にもおすすめです。

本講座を受講するにあたり、数学的な水準を心配する必要はありません。中学校程度の数学の知識があれば大丈夫です。

本講座は、第1回である「実用的でわかりやすい統計学入門」を受講していなくても理解できます。ただし統計学について全くの初心者の方は、第1回も受講しておいたほうが、安心と理解がさらに深まります。

■受講後、習得できること

• 多変量解析の大まかな雰囲気
• さまざまな分析手法の活用法

■講演プログラム

1.多変量解析

1.1　多変量解析とは？

1.2　さまざまな分析手法の概要

2.統計学の基礎知識

2.1　平方和と分散と標準偏差

2.2　基準化（標準化）

2.3　単相関係数

2.4　データ分析の取り組み方

3.回帰分析　～多変量解析の前に～

3.1　回帰分析とは？

3.2　予測

3.3　回帰式の精度の確認（決定係数）

4.重回帰分析　～売上額などの「数値」を予測する～

4.1　重回帰分析とは？

4.2　予測

4.3　「yに対する各xの影響度」と重回帰分析

5.ロジスティック回帰分析　～「確率」を予測する～

5.1　オッズ比

5.1　ロジスティック回帰分析とは？

6.主成分分析　～「総合▲▲力」を編み出す～

6.1　主成分分析とは？

6.2　注意（分析結果の精度など）

7.因子分析　～「データの背後に潜むもの」を見つけ出す～

7.1　因子分析とは？

7.2　注意（分析結果の精度/回転など）

8.コレスポンデンス分析と数量化Ⅲ類　～データの航空写真を撮る～

8.1　コレスポンデンス分析とは？

8.2　数量化Ⅲ類とは？

8.3　補足

9.クラスター分析　～分析対象を分割する～

9.1　クラスター分析とは？

（質疑応答）

公開セミナー開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

統計学入門シリーズセミナー（全3回）

第1回　実用的でわかりやすい統計学入門

第3回　初めてのベイズ統計学

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