日本工業大学 先進工学部 教授 荒川俊也 先生
2001年 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（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～2021年まで愛知工科大学 工学部。教授などを務める。2021年4月より現職。なお、2017年より政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員兼務。
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、「地理情報システムのインフラ管理への活用」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。
著書には『AIエンジニアのための統計学入門』、『Excelによるやさしい統計解析』がある。
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、「地理情報システムのインフラ管理への活用」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。
著書には『AIエンジニアのための統計学入門』、『Excelによるやさしい統計解析』がある。
- １．多変量解析とは
- ２．因子分析とは
- ・因子分析の概論
- ・どんなときに使うのか？
- ・因子分析に関する数学的説明
- ・因子分析の活用例
- ３．主成分分析と因子分析の違い
- ・主成分分析と因子分析の比較
- ・主成分分析と因子分析は仲が悪い？
- ４．演習
- ・演習①⇒学生81名の5科目の成績について、どのような要素で説明できるかを考える
- ・演習②⇒学生20名を6つの観点で評定したデータから、2つの因子を見つけ出す
- ・演習③⇒自動車メーカー12社についてのアンケート調査データを因子分析し、各メーカーの特徴を調べる
- 因子分析の考え方・理論がわかるようになること
- 基本的な因子分析ができるようになること
22,000円（税込）
※「多変量解析コース／全3講座」を受講の場合、受講料は全部で33,000円（税込）となります
約2.5時間
アカウント発行日から4週間
※テキストは申込の翌営業日以内（休日を除く）に発送
カード決済または銀行振込
・カード決済の場合は後日決済用のメールをお送りいたします。
・銀行振込の場合はお申込みフォームからお申込みいただいた後、
請求書を郵送いたします。請求書に記載の支払口座にお振込みください。