技術者のための実務で役立つ統計解析入門【③回帰分析】 ※演習あり


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講座ID
tdo2024031203
ジャンル
データサイエンス
タイトル
技術者のための実務で役立つ統計解析入門【③回帰分析】
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1時間40分(100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
<講座の特徴>
・基礎から応用まで体系的に学べる: 相関や単回帰分析から始め、重回帰分析まで網羅。
・演習を通じて理解を深める: 演習を通じて学んだ内容を確認し、理解を深めます。
・実践的なExcel操作: Excelを使った回帰分析の手法を実際に画面を動かしながら説明し、現場でのデータ分析にすぐ活かせるスキルを習得。

<習得知識>
・回帰分析の基礎と応用: 回帰式の作成や解釈、単回帰分析と重回帰分析の違いを理解し、データの背後にあるパターンを明確化。
・多重共線性や説明変数の標準化: 重回帰分析における問題点や前処理の必要性について学び、より信頼性の高い分析結果を導き出すスキルを習得。
・Excelを使った実践的な分析スキル: Excelを使って回帰分析を実行し、結果の見方やコツを習得。実務で即活用できるデータ分析の力を身につける。

<プログラム>
1.「回帰分析」を行う意味とは?
2.相関
 ・相関係数
 ・相関係数と散布図の関係
 ・相関係数の求め方
3.回帰分析
 ・回帰分析の例題
 ・説明変数と目的変数
 ・Excelで回帰分析をやる方法
 ・回帰分析でわかること
 ・回帰式
 ・例題を解いてみる
4.演習その1
5.重回帰分析
 ・説明変数は1つだけで良いのか?
 ・重回帰分析とは
 ・ダミー変数
6.重回帰分析の問題点
 ・説明変数の標準化
 ・多重共線性
7.Excelで重回帰分析
 ・重回帰分析の例題
 ・重回帰分析のコツ
 ・分析ツールを使った回帰分析
 ・回帰分析のフローチャート(まとめ)
8.演習その2
9.まとめ

<講義内容>
 「実務で統計解析をやってみたい」という方に、統計の基礎と解析の方法を解説する講座で、全4回のシリーズとなっています。理論はポイントを絞り、また、数式はなるべく使わず、分かりやすく解説します。解析方法はエクセルなどを使いながら具体的に解説し、受講生の方には演習にも取り組んでいただきます。
 3回目は回帰分析となります。相関や回帰分析の基本的な理論から重回帰分析の応用までを例題や演習を交えて学習します。また、回帰式の解釈や、説明変数の標準化、多重共線性といった現実のデータ分析における問題点にも触れ、正確で妥当な結果を得るための技術を習得します。特に、Excelによるデータ分析に役立つスキルを学ぶことができるため、実用性の高い内容となっています。