Rによる多変量解析の基礎と予測・要因分析・判別に活かすデータ処理の実践 〜1人1台PC実習付〜

〜 回帰分析・主成分分析・因子分析・判別分析の基礎、Rによるデータ処理と主な関数の効果的な活用法 〜

  • Excelに比べ解析の幅が広がるRを用いたデータ解析技術を身につける講座!
  • 重回帰分析や主成分分析など技術者の方が実務で活用する手法を中心に学び、原因究明や推定・予測に活かそう!

講師の言葉

 Rによる実践的多変量解析講座です。ビッグデータという言葉に象徴されるように、データからの知識抽出技術が注目を集めています。ビッグデータ解析のエッセンスは統計解析、多変量解析です。
 本講義は多変量解析の中心的手法である回帰分析・主成分分析・因子分析・判別分析を解説します。考え方を中心にして、わかりやすさを優先した基礎解説の後に、Rを使って実問題を例にデータ処理を体験していただきます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年08月04日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・多変量解析を用いたデータ解析を実践したい方 ・研究、開発、設計、生産、企画、分析、品質管理、マーケティングなどに携わる方
予備知識 ・大学の初等数学程度の知識(ただし数式が読めれば構いません)があれば、理解が深まります ・PC操作に慣れている方であれば、Rの経験は問いません
修得知識 ・多変量解析の中心的手法の仕組みや適用法を理解できます ・実際に適用して、結果を吟味するための知識が修得できます
プログラム

1. 回帰分析
  (1). 考え方を中心にした基礎解説
  (2). Rによる実問題の分析例
    ・説明変数の目的変数への貢献度の解明
  (3). 偏回帰係数
  (4). 重決定係数
  (5). 多重共線性

2. 主成分分析
  (1). 考え方を中心にした基礎解説
  (2). Rによる実問題の分析例
    ・データ分布の可視化
  (3). データの中央化、正規化
  (4). 寄与率、主成分得点と主成分負荷量
  (5). princomp()関数とprcomp()関数の違い

3. 因子分析
  (1). 考え方を中心にした基礎解説
  (2). Rによる実問題の分析例
    ・隠れた要因の解明
  (3). 因子の回転
  (4). 因子得点

4. 判別分析
  (1). 考え方を中心にした基礎解説
  (2). Rによる実問題の分析例
    ・未知データの所属クラスの判定
  (3). 定数項cの決め方
  (4). マハラノビス距離のイメージ
  (5). mahalanobis()関数とlda()関数による結果の対比
  (6). Predict()関数

キーワード 回帰分析 重回帰分析 多重共線性 寄与率 主成分得点 主成分負荷量 因子の回転 マハラノビス距離 目的変数
タグ 統計・データ解析データ解析
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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