このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 主成分分析と因子分析の基本と実践的解析テクニック [講習会詳細] | テックデザイン
FAXでのお申し込みはこちらから

多変量解析の考え方を確認した後、主成分席と因子分析の手法について両者を比較しながら理解を深め、後半では簡単な解析の演習を行います。統計解析の経験の浅い方でも、最初から最後まで理解できる内容となっています。

主成分分析と因子分析の基本と実践的解析テクニック

~二つの手法の概念と違い,基本的な解析手順,Rの基礎,Rを用いた例題・演習~

【日 程】

2017年7月3日(月) 10:15~17:15

【会 場】

ネクストワークスラーニングセンター(東京 目黒駅)

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

【備 考】

※定員20名,PC付き

 

講師: 愛知工科大学 工学部 機械システム工学科 教授 荒川 俊也先生

経歴: 2001年 早稲田大学理工学部卒業、2003年 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修了。2003~13年まで富士重工業㈱ スバル技術研究所に勤務し、この間の08年 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程に入学し、12年修了。2013年より愛知工科大学。博士(学術)。これまでに、「ドライバ状態推定手法の研究」、「香りの効能研究」、「立体音響警報の開発」など人間と自動車(機械)の協調に関する研究に従事し、現在は、「マウスの行動の自動推定手法」、「電力需給量に関する統計モデリング」などにも取り組んでいる。自動車技術会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などに所属。

Ⅰ.イントロダクション 〜多変量解析とは~
 1.多変量解析の目的
 2.量的変数と質的変数
 3.主成分分析と因子分析の位置付け

Ⅱ.主成分分析と因子分析の違い(概論)

Ⅲ.主成分分析について
 1.主成分分析の概論
 2.主成分分析に関する数学的説明
 3.主成分分析の活用事例

Ⅳ.因子分析について
 1.因子分析の概論
 2.因子分析に関する数学的説明
 3.因子分析の活用事例

Ⅴ.演習(Rの使い方の基礎)

Ⅵ.演習(主成分分析)

Ⅶ.演習(因子分析)

Ⅷ.まとめ

~講師より~
 実務でなぜ統計が必要かといえば、取得したたくさんのデータの中から暗示的なデータを見つけ出し、そのデータを吟味し多面的な解析を行うためです。
統計解析を怠ると、苦労してデータを取ってやっとの思いで書き上げた報告書や論文も、不必要な反論をされたり、場合によっては却下されるということも少なくありません。
本講座で紹介した統計手法を上手く活用していただき、報告書や論文などのいっそうの質の向上を図っていただければ幸いです。

<ご案内>
・パソコンルームで実施しますので、ノートパソコンのご持参は不要です
・USBメモリをご持参いただければ、演習で使用したデータはお持ち帰りできますhttp://admin.tech-d.jp/images/noimage.png

★汎用性の高い統計解析ソフト“R”の使い方も学ぶことができます。
初歩から解説しますので、初めて使う方も安心してご参加ください。

<習得知識>
・統計ソフト「R」の基本的な操作
・主成分分析と因子分析の解析手順と使い分け
・取得データに対して主成分分析および因子分析を適用する勘所

<講義概要>
 アンケート調査、官能評価、心理テストなどの結果をそのまま額面通りに受け取るだけでなく、より発展的な解釈ができると、得られたデータも有意義に活用できるものと思われます。そのために多くの場面で用いられる手法が主成分分析と因子分析です。しかしながら、この2つの手法は専用のソフトが必要となるため、初めて取組む方には敷居が高く、また、主成分分析と因子分析を混同している方も少なくありません。
 そこで本講義では、まず、座学で主成分分析と因子分析の大まかな知識を修得します。その後、フリーの統計ソフト「R」を用いて演習を行います。「主成分分析と因子分析をどのように使うのか」、「実際に業務で取得したデータに対してどのように主成分分析と因子分析を適用するのか」、「主成分分析と因子分析の使い分け」など、実務を念頭にした解析手順やポイント、コツなどを理解・習得していただければと思います。なお、講義を通じて、若干の数式が出てきますが、数学が苦手であっても大丈夫なレベルにとどめていますので、安心してご参加ください。

  • 講習会一覧(日付順) 受講のしおり 会場案内 お問い合わせ よくある質問
    INDEX
       
ページTOPへ