実務で役立つ多変量解析入門【③明日から使える“因子分析”】 ※演習あり


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講座ID
tdo2021073101
ジャンル
データサイエンス
タイトル
実務で役立つ多変量解析入門【③明日から使える“因子分析”】
講師名
荒川俊也
経歴
日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授
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、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。2021年より現職。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、「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。
講座概要
動画時間:約2時間30分(150分)
視聴期間:視聴開始日(アカウント発行日)から4週間 ※何度でも視聴可能です
テキスト:印刷物(郵送等で送付)
備考:この講座はオンデマンド専用として作成された講座です
テキスト(講義資料)
紙(印刷物)
※受講開始日の3日前までに郵送します。
※郵送先はご所属部門の窓口担当者様宛となります。
講座内容
<ゴール>
・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

<プログラム>
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