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。 初めてでも理解できる多変量解析の実践講座 [講習会詳細] | テックデザイン
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研究、開発、品質管理など、実務で多変量解析を行う場合、難解な数式の理解は必要ありません。身近な例を用いた解説やミニテストで理解を確認しながら、実務で必要な知識を学んでいきます。

初めてでも理解できる多変量解析の実践講座

【日 程】

2017年10月31日(火) 10:30~17:00

【会 場】

都内都心部で調整しております。

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

講師: 株式会社アイスタット 代表取締役社長 統計士・統計データ分析士

[ビジネス・ブレークスルー大学大学院 教授] 志賀 保夫

経歴:北里大学獣医畜産学部卒業。アイ・シー・アイファーマ株式会社(その後ゼネカ株式会社に社名変更:現アストラゼネカ株式会社)にて、MR、マネジメント&セールストレーニングオフィサー、マーケティングマネージャーとして勤務し、その後、㈱ケアネット(医療系マーケティング会社)の設立に参加(現在医薬事業部シニアメディカルマーケティングアドバイザー)。2011年 ㈱アイスタットを設立。専門は、マーケティングリサーチやマーケティングプランニング、マーケティング統計。

 

講師: 株式会社アイスタット 代表取締役会長 理学博士

[ビジネス・ブレークスルー大学大学院 教授] 菅 民郎

経歴: 1966年東京理科大学理学部応用数学科卒業。中央大学理工学研究科にて理学博士取得。日本統計学会、日本計算機統計学会、応用統計学会に所属。『例題とExcel演習で学ぶ多変量解析~生存時間解析・ロジスティック回帰分析・時系列分析編』(オーム社)『例題とExcel演習で学ぶ多変量解析~回帰分析・判別分析・コンジョイント分析編』(オーム社)『Excelで学ぶ統計解析入門』(オーム社)、『実例でよく分かるアンケート調査と統計解析』(ナツメ社)、など著書多数。

Ⅰ. 基本統計量・相関分析をおさらいする

 ・基本統計量、相関分析から把握できることは何か?

 ・基本統計量、相関分析にはどのような手法があるか?

 

Ⅱ. 多変量解析の概要を学ぶ

 ・多変量解析にはどのような手法があるか?

  ◆重回帰分析、判別分析、数量化1類、数量化2類、因子分析、主成分分析、数量化3類、クラスター分析

 ・どのような目的・データにどの多変量解析を適用するか?

 

Ⅲ. 予測するための多変量解析を学ぶ 

 ・重回帰分析入門

  ◆適用できるデータ/関係式/理論値/予測精度/決定係数/予測値/回帰係数の解釈

  【具体例】 広告費や販売員数から売上額を予測する

 ・判別分析入門

  ◆適用できるデータ/関係式/判別得点/精度/判別的中率・相関比/予測値

  【具体例】 飲酒量や喫煙本数からがん有無を予測する

 

Ⅳ. 類似度・分類の多変量解析を学ぶ

 ・因子分析入門

  ◆項目間の相関/潜在変数/因子負荷量/因子負荷量の2乗和/因子数の決め方/スクリープロット/

   因子得点

  【具体例】 コンビニを評価する因子の解明、各店舗はどの因子で強いか弱いかを解明

 ・主成分分析

  ◆主成分分析の潜在変数/固有ベクトル/主成分得点/固有値

  【具体例】 タレント採用のオーディションで、評価の高い人の採用とキャラクターを決める


Ⅴ. 多変量解析の実践・応用

 ・重回帰分析上級編

  ◆回帰係数比較/標準回帰係数/みかけの相関/真の重要度/符号逆転現象/総当り法

  【具体例】 飲酒量、喫煙有無、ギャンブル嗜好から健康診断の検査値γ-GTPを予測する

 ・因子分析上級編

  ◆因子分析の関係式/分解の分析・合成の分析/因子数の決め方/固有値と2乗和

  共通因子・独自因子/共通性/バリマックス回転

  【具体例】 テスト成績から文系能力、理系能力を見出す

  ・主成分分析上級編

  ◆主成分分析の関係式/関係式の係数の定め方/因子分析と主成分分析の違い

 

 

【学習する主な解析手法】

重回帰分析、判別分析、数量化1類、数量化2類、因子分析、主成分分析、数量化3類、クラスター分析

<習得知識>
1.多変量解析の役割
2.多変量解析を理解するために基礎となる解析手法
3.要因相互の関係や類似度を解明する多変量解析
4.予測を行うための多変量解析

<講義概要>
 多変量解析を行うには、「数多くの難しい数式を理解していなければならない」と思い、なんとなく苦手意識を持っている方もいるかもしれませんが、開発や研究、品質管理、マーケティングなど、実務で行うデータ分析では、難しい理論より結果の見方や活用の仕方が重要です。
 多変量解析は、実験やアンケート調査で収集されたデータを分析し、複雑に絡み合っている要因の相互の関係を明らかにし、目的を解決するためのモデル式を作成してくれる手法です。したがって、業種や職種を問わず、データ分析を行う方であれば、多変量解析を理解し、できるようにならなければなりません。
 本講座は、実務で多変量解析を行う際に必要なことを基本から丁寧に解説します。前半では、多変量解析の役割と、基本的な解析手法について解説し、多変量解析がどういったものかを理解します。その後、目的に応じた様々な手法を解説していきます。身近な例を用いた解説や、適宜ミニ(確認)テストを実施することで、始めての方でも無理なく理解できるプログラムとなっています。

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