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。 1日速習! よくわかる多変量解析とノンパラ [講習会詳細] | テックデザイン
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多変量解析は「複雑なことを単純化する」ことができる強力なツールです。しかし、手法が多いため、全容が分かりづらく、難しいというイメージをお持ちの方が多いようです。講義では、扱うデータや目的によって適切な手法を使って結果を出せるように、多変量解析の全体を、最近注目されているノンパラと一緒に平易に解説します。

1日速習! よくわかる多変量解析とノンパラ

【日 程】

2019年6月26日(水) 10:30~17:00

【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: 千葉大学大学院 園芸学研究科 教授 栗原 伸一先生

経歴: 1966年生。東京農工大学で博士(農学)を取得後,1997年より千葉大学に勤務,2015年より現職。専門は農業経済学と行動経済学。現在の主な研究は,アンケートやセンサスを統計解析し、食品安全性に対する消費者や政策に対する地域住民の意識について明らかにすることである。大学の授業では,統計学をはじめ,その応用編である計量経済学,消費者行動論などを担当。著書『入門 統計学―検定から多変量解析・実験計画法まで―』は多くの大学で教科書に採用され、3万部を超えるベストセラー。また2017年9月『統計学図鑑』(オーム社)を出版。 詳細:http://www.h.chiba-u.jp/academics/staff/kurihara_s.html

第1部「ノンパラメトリック手法」
 0.イントロダクション
  1)本日の予定
  2)統計解析用ソフトウェアの紹介
 1.ノンパラメトリック手法
  1)確率分布が前提だったパラメトリック手法
  2)ノンパラが有効な2つの場面
  3)いろいろなノンパラ
 2. ピアソンのカイ二乗検定(独立性の検定)
  1)カテゴリカルデータの検定手法
  2)独立性の検定
  3)カイ二乗分布とは
  4)ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
 3.マン=ホイットニーのU検定
  1)U値の計算
  2)U分布とU検定表(小標本用)
  3)小標本の検定事例
  4)大標本のU検定方法
  5)正規検定と標本サイズ
  6)ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
 4.最適なノンパラの選び方

第2部「多変量解析1」
 1.多変量解析
  1)多変量解析の種類と分類
  2)外的基準のある多変量解析のいろいろ
  3)決定木の事例
  4)変数の測定尺度のまとめ
  5)外的基準のない多変量解析のいろいろ
  6)コレスポンデンス分析の事例
  7)多次元尺度法の事例
 2.重回帰分析
  1)回帰分析の理論(最小2乗法)
  2)回帰分析の事例(ヘドニック法)
  3)推定結果の読み方
  4)説明変数の選び方と注意点
  5)ソフトウェア実演(分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
 3.離散選択モデル(ロジステック分析)
  1)離散選択モデルとその種類
  2)二項ロジット・モデル
  3)ロジット変換
  4)モデルの評価と結果の解釈の方法
  5)プロビット分析(ロジット分析との違い)
  6)ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP,STATA)

第3部「多変量解析2」
 1.主成分分析と因子分析
  1)因子分析との違いと使い分け方
  2)主成分分析の理論と方程式
  3)結果の解釈の方法
  4)主成分得点の2次利用の事例
  5)ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
  6)因子分析の簡単な紹介(因子軸の回転を中心に)
  7)ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
  8)適用研究事例の紹介
 2.生存分析(カプラン・マイヤー法)
  1)生存分析とは(打ち切りデータの解説)
  2)生存率の算定方法
  3)ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS)
 3.クラスター分析
  1)クラスター分析の概要
  2)クラスターの作り方(階層型)
  3)距離の測定方法(階層型)
  4)樹形図(デンドログラム)の解釈の方法
  5)ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
  6)非階層型クラスター分析(K-平均法)の簡単な紹介
  7)もう一つの分類対象(変数の分類)

/images/noimage.png【講演概要】
 いま、注目されているデータ分析手法が「多変量解析」です。多変量解析は、たくさんの変数を一度に処理することで、複数の検査結果から故障の可能性や素材の特性を予測したり、製品やブランドを分類したりできる大変魅力的な手法ですが、その多様さから全容をつかむことが難しいとされてきました。
 本講座では、具体的な事例を使って統計ソフト(Excel分析ツールやJMPなど)の実演を交えながらできるだけわかりやすく解説しますので、即、実践に活かすことができます。また、順位などの質的データや極端な値のあるデータには従来のt検定などではなく「ノンパラメトリック手法」(通称:ノンパラ)を用いなければなりません。講義では、このノンパラについても丁寧に事例を使いながら解説しますので、官能検査や品質管理のデータを分析しようと考えている方にも、お勧めの講座です。

【習得知識】
 ・多変量解析にはどのような手法があるのかを一通り知ることができます。
 ・目的や手元のデータに応じた分析手法を選ぶことができるようになります。
 ・質的データや極端な値のあるデータを正しく分析する方法(ノンパラ)を習得できます。
 ・統計ソフトの基本的な使い方を学べます
 (Excelの分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP,STATA等,受講者の希望に応じて
  使用します)。


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