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。 オンデマンドで学ぶ実務で役立つ統計解析【多変量解析コース/全3講座】 [講習会詳細] | テックデザイン
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<<申込期間:2021年12月1日~2022年3月31日>> 


オンデマンドで学ぶ”実務で役立つ統計解析”
【多変量解析コース/全3講座】

【視聴期間】

お申込から90日間(何度でも視聴できます)

【動画時間】

6時間40分

【配  信】

当社Webサイトこちらから動作確認をお願いします)

【受講料金】

1アカウント 33,000円(税込)
10アカウント 264,000円(税込) 社内研修にオススメです

【テキスト】

郵送します
※1アカウントにつき1部となります

※別売可:1部3,300円

【コンテンツ】

① 今日からできる「R」の使い方 (150分)
 ➡ インストール、基本的な操作方法、データ分析の基本  

② 明日から使える“主成分分析” (100分)
 ➡ 主成分分析の考え方・理論、Rを使ったデータ分析  

明日から使える“因子分析”(150分)
 ➡ 因子分析の考え方・理論、Rを使ったデータ分析

 

講師:日本工業大学 先進工学部 情報メディア工学科 教授 荒川俊也 先生

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。

<サンプル動画>


■技術者のための実務で役立つ多変量解析入門
   【①今日からできる「R」の使い方】 (150分)

1.「R」とは何か?
2.Rのメリット・デメリット
3.Rのインストール
4.Rの初歩
5.変数の作り方
6.行列の作り方
7.ヘルプ機能
8.関数の使い方
9.関数の行列への適用
10.apply関数
11.ファイルの読み込み
12.Rの終了方法
13.エディタについて
14.データの型について
15.データフレーム
16.データフレームの作成
17.データの可視化
18.二次元クロス表

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<ゴール>
Rを操作し、解析できるようになること

<講義概要>
 主成分分析などの多変量解析をやってみたいと思っても、Excelには限界があります。また、有償ソフトも安くはありません。そこで「R」です。「R」はいろいろな統計処理が可能なフリーソフトです。日本語にも対応しており、WindowsでもMacでもどちらでも使用できます。「R」が使えるようになれば、データ分析の業務の幅は広がり、自然とデータ分析のスキルも向上するはずです。
 この講座では、「R」のインストール方法の説明から始め、投げ出してしまいがちな基本的な操作方法についても丁寧に解説します。また、初歩的なデータ分析のやり方、知っておくと便利な「R」のテクニックなども紹介します。
 実際に手を動かしながら受講すれば、基本操作はすぐにできるようになります。「R」はデータ分析の心強いツールです。多変量解析に興味ある方は是非ご検討ください。

■技術者のための実務で役立つ多変量解析入門
   【②明日から使える“主成分分析”】 (100分)

1.多変量解析とは
2.主成分分析とは
 ・主成分分析の概論
 ・どんなときに使うのか?
 ・主成分分析に関する数学的説明
 ・主成分分析の活用例
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⇒中学生166名の9科目の成績から生徒の特長を抽出する
 ・演習②⇒缶コーヒーのアンケート結果(3項目で5段階評価)から
      消費者の好みを分析する
 ・演習③⇒野球のピッチャー11人の成績(11項目)から
      ピッチャーのタイプを分析する

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<ゴール>
・主成分分析の考え方・理論がわかるようになること
・基本的な主成分分析ができるようになること

<講義概要>
 「主成分分析をやってみたけど難しそう。というかExcelだとできないし・・・」という方も多いのではないでしょうか。この講座では、フリーソフト「R」を使って主成分分析のやり方を学びます。まず、主成分分析の考え方と理論を説明します(難しい数学的説明はありませんので、安心してください)。考え方を理解したの後は、3つの演習に取り組んでいただきます。演習は、主成分分析の使い方(データの種類と分析の目的)がイメージしやすい事例としていますので、一通り終えた後は、自身の業務データでチャレンジすると効果的です。仕事で役立てるには“実際にデータ分析ができてこそ”となります。是非最後までやってみてください。

■技術者のための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”】 (120分)

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

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<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



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