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。 初歩から学ぶ多変量解析 [講習会詳細] | テックデザイン
   新型コロナウイルスの影響に伴い、中止または延期とさせていただくこととなりました
ご迷惑をおかけして大変申し訳ございませんが、何卒、ご了承いただければと存じます。

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。本講義では、多変量解析の全体を平易に解説します。

【1日速習】初歩から学ぶ多変量解析

~回帰分析からSEMまで全11種類!~

【日 程】

2020年3月13日(金) 10:30~17:00

【会 場】

リファレンス西新宿 会議室(東京 新宿駅)

【受講料】

31,000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 多変量解析と回帰分析
 0.イントロダクション
  ① 本日の予定
  ② 各種統計解析用ソフトの紹介と普及状況
 1.多変量解析とその種類(決定木から)
  ① 多変量解析と目的別分類
  ② 因果関係を探る多変量解析の整理
  ③ 決定木の紹介
  ④ 決定木の特徴
  ⑤ 決定木のデータ分割基準
  ⑥ 測定尺度と手法の整理

2.重回帰分析(量的変数の因果関係)
  ① 回帰分析の理論(最小2乗法)
  ② 回帰分析の事例と推定結果の読み方
  ③ 回帰係数のt検定
  ④ 説明変数の選び方と注意点
  ⑤ 多重共線性と解決法
  ⑥ ダミー変数による質的データへの適用
  ⑦ 非線形回帰への応用

第2部 因果関係の解明(回帰分析からの発展)
 1.結果が質的変数の重回帰分析
  ① ロジット分析とその種類
  ② 確率をロジット変換する理由
  ③ 最尤法によるパラメータ推定
  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)
 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 生存率の理論と推定
 3.共分散構造分析(SEM)
  ① 共分散構造分析の概要と欠点
  ② モデリングの方法(Amosでの実演)
  ③ SEM用語と評価指標

第3部 情報の集約と分類
 1.情報を集約する多変量解析
  ① 情報を集約する手法の整理と簡単な紹介
  ② 測定尺度手法の整理
 2.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(数式と図解)
  ③ 結果の解釈の方法
  ④ 主成分得点の2次利用の事例
  ⑤ 因子分析の理論
  ⑥ 因子軸の回転
  ⑦ コレスポンデンス分析の事例
  ⑧ 多次元尺度法の事例
 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 非階層型クラスター分析(K-平均法)の紹介
  ⑥ もう一つの分類対象(変数の分類)

<習得事項>
 ・「多変量解析で何ができるのか?」という初歩の初歩から学べます
 ・目的やデータに応じた分析手法を選べるようになります
 ・複雑な因果関係を明らかにして結果を予測できるようになります
 ・わかりにくい沢山の指標データを,わかりやすい図で説明できるようになります
 ・個体や変数を分類できるようになります
 ・具体的に修得できる手法名(全11種類):決定木分析,重回帰分析,ロジスティック
 (ロジット)分析,プロビット分析,生存時間分析(カプラン・マイヤー法),共分散構造
  分析(SEM),主成分分析,因子分析,コレスポンデンス分析(対応分析),多次元尺度
  法,クラスター分析(階層型,K平均法)

<講義概要>
 今、もっとも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、複数の検査項目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分析ツールやエクセル統計、SPSS、JMP、Amosなど)の実演を交えながら、あまり数式を使わずにわかりやすく解説しますので、統計学の基礎がない方でも、すぐに実践に活かすことができます。
 データはあるがそれからどのような分析が出来るのかがさっぱりわからない方から、ある程度やりたいことが決まっているが具体的にどのような手法があるのかがわからない方、そしてどのようなソフトウェアを購入すべきか迷っている方まで、全ての方にお勧めできる講座です。なかでも、品質管理(工学)、マーケティング、官能検査、医療関連のお仕事をされている方にとくにお勧めします。



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