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。 よくわかる多変量解析入門講座 [講習会詳細] | テックデザイン
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多変量解析の“理論(考え方)”と“実際に使用するツール”の双方について、バランスよく分かりやすく解説し、さらにすぐに活用できる「データを解釈する上での重要なポイント」や「結果の見方・活用方法」も説明します。

よくわかる多変量解析入門講座

~最初に押さえておくと役に立つ“基礎理論と解析ツールの使い方”~ 

【日 程】

2019年4月16日(火) 10:00~17:00

【会 場】

都内中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: 株式会社メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎

経歴: 1993年 東京大学医学系研究科博士課程修了。医学博士。複数の製薬メーカーで非臨床/臨床試験の計画~解析の業務に従事。また、社内で100回を超える統計解析の授業を実施し、臨床統計学・看護研究における統計学の教育にも携わる。製薬メーカーに勤める傍ら、2014年株式会社メドインフォを設立。医療統計学、医療英語翻訳、医薬品関連情報の提供、コンサルティング業務のサービスを提供している。WEBサイト:「医療統計学は超簡単!(http://iyakustat.info/)」を運営中。

Ⅰ.多変量解析の基本コンセプト
 ① 多変量データとは   
 ② 説明変数と応答変数
 ③ モデルの複雑性と頑健性

Ⅱ.重回帰分析
 ① 単回帰と重回帰   
 ② Excelソルバーを使った重回帰分析
 ③ 行列計算を使った重回帰分析              
 ④ 変数選択

Ⅲ.ロジスティック回帰分析
 ① 単変数の場合のロジスティック回帰分析  
 ② 尤度と最尤推定法
 ③ Excelソルバーを使ったロジスティック回帰分析
 ④ 2変数の場合のロジスティック回帰分析

Ⅳ.主成分分析
 ① 多次元データの1次元への縮約
 ② Excelソルバーを使った主成分分析
 ③ 固有値・固有ベクトルと因子負荷量   
 ④ 変数間の関係を調べる

Ⅴ.判別分析
 ① 1変数による2群の判別   
 ② 線形判別関数
 ③ 判別得点と誤判別の確立

Ⅵ.クラスター分析
 ① 階層的クラスター分析法   
 ② 非階層的クラスター分析法

Ⅶ.決定木分析
 ① 回帰木分析          
 ② ランダムフォレスト法

Ⅷ.機械学習手法
 ① いろいろな機械学習手法 
 ② 事例紹介:サポートベクターマシン

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<習得事項>
・多変量解析の基本的な考え方
・多変量解析を理解する上でのツール(Excel関数、ソルバー、Rなど)の使い方
・線形代数・行列計算に関する基礎知識
・最新の機械学習手法に関する知識

<講義概要>
 多変量解析についてわかりやすく説明した教科書は非常に少ないです。多くの解説書は難しい線形代数の理論に終始したり、抽象的な話の展開に終始したり、また逆に基本概念の解説がおろそかで、ツールの解説に終始したりしているものが大半です。
 そこで本講座では、最初に押さえておくべき多変量解析の“理論(考え方)”と“実際に使用するツール”の双方について、バランスよく分かりやすく解説します。講義の初めから複雑な数式を取り上げるといったことはせず、まずは簡単なデータセットの事例を使いながら基礎知識について解説します。また、これと同時にExcelソルバーやRなどのツールの使い方についても学習することで、多変量データを構成する変数およびオブザベーションの扱い方、多変量解析自体のプロセスを、より具体的かつ視覚的に、肌で感じ取るように理解することができます。さらに、多変量解析では得られた解析結果の解釈も重要ですので、開発・研究・マーケティングなどの実務で役立つ「データを解釈する上での重要なポイント」や「結果の見方・活用方法」についてもわかりやすく解説します。


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