～ 回帰分析／主成分分析／因子分析／判別分析の考え方、Rによる分析法と応用例 ～
・多変量解析の中心的手法を、代表的な統計ツール「R」を使い、実習を通して修得する講座！
・Rの関数を使い、適切な手法を用いたデータ分析の方法を身につけ、原因／関係性の分析、推定や判断の分析に活かそう！
・機械学習のベースとなる手法を身につけよう！
＊ＰＣは弊社にて用意いたします
多変量解析の基礎と推定・判定への応用およびその実践 ～１人１台PC実習付～
講師の言葉
多変量解析は、実践をとおして学ぶことが一番です。どういう処理をしているかを把握できていれば、理論を学ぶことも楽しくなります。
本講座は、Rによる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。
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 |
|
|---|---|
| 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 |
・行列、ベクトル、統計初歩など、大学初年度程度の数学知識 ・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 ａ．回帰分析とは ｂ．単回帰分析と多重回帰分析 （２）．Ｒによる例題の分析 （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 ａ．主成分分析とは ｂ．回帰式と主成分軸の違い （２）．Ｒによる実問題の分析 ・応用例：身体測定結果の可視化 （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）．多次元化：主成分分析は多次元データに適用されたときに威力を発揮する （６）．主成分分析における代表的なＲの関数とその使い分け
３．因子分析 （１）．考え方を中心にした基礎解説 ａ．因子分析とは ｂ．因子分析と主成分分析の違い （２）．Ｒによる実問題の分析例 ・応用例：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 ａ．判別分析とは ｂ．判別線の基準 （２）．Ｒによる実問題の分析例 ・応用例：アヤメの判別 （３）．定数項cの決め方 （４）．マハラノビス距離のイメージ （５）．判別分析における代表的なＲの関数と結果の対比 |
| キーワード | 偏回帰係数 重決定係数 多重共線性 主成分得点 主成分負荷量 因子の回転 マハラノビス距離 機械学習 |
| タグ | 実験計画・多変量解析、データ解析、データ分析 |
| 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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