～ 基本統計量・相関分析、予測の多変量解析手法（重回帰分析）（数量化１類）（判別分析）（数量化２類） ～
・目的に適応した最適な多変量解析手法を修得し、実践するための講座
・目的やデータに沿った最適な多変量解析手法と活用法を修得し、業務での効果的なデータ分析に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
多変量解析・重回帰分析の基礎と活用のポイント実践講座 ～ ＰＣ演習付 ～ 〈オンラインセミナー〉
講師の言葉
仕事や研究上の課題を解決するために、数多くある解析手法の中からどの解析手法を適用すればよいでしょうか。
このセミナーは、分析者の目的を解決するために、多変量解析の中から、どの解析手法を適用すればよいかを知り、実践で使えるようになることをゴールにしています。
講義では、統計学の代表的多変量解析手法【重回帰分析】について、多数の演習問題を実践しながら（予測・重要度・要因）を導き出す学習や問題を解くための考え方、結果の見方を解説します。
難しい計算は統計解析ソフトウェアにまかせて、出力された結果の見方、活用の仕方、仕事で役立つデータ分析ができるようになるための実践セミナーです。
本セミナーは受付を修了いたしました
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、品質・生産管理・ コスト・安全、研究開発・商品開発・ ビジネススキル |
| 受講対象者 |
・多変量解析、重回帰分析を取り扱う部署・部門に所属されている方、今後、多変量解析を用いた分析を検討されている方 多変量解析、重回帰分析に興味があるが、何をどうすればよいのかを知りたい方 次のようなことでお悩みの方 ・消費者のニーズに合わせて、どのような製品を開発すればよいか？ ・顧客に喜ばれる製品にするには、どのようなところを改良すればよいか ・生産性を上げるためには、運用方法、工程をどのように変えればよいか ・売上を伸ばすためには、どのような販促活動をとればよいか |
| 予備知識 | ・PC、Excelの基本操作 |
| 修得知識 |
・予測のための多変量解析の手法を知る。目的やデータに沿った最適な多変量解析 重回帰分析、数量化１類、判別分析、数量化２類といった予測のための多変量解析の使い方、実際にソフトを使用して多変量解析（主に重回帰分析）ができるようになる ＊因子分析、主成分分析、数量化3類、クラスター分析は本セミナーでは扱いません ※事前にＵＲＬをお送りしますのでご自分のＰＣにツールをダウンロードして下さい |
| プログラム |
１．基本統計量・相関分析 ・基本統計量、相関分析から把握できることは何か？どのような手法があるか？ （１）．数量データと数量データの関係 （３）．カテゴリーデータとカテゴリーデータ （４）．基本統計量・相関分析 まとめ
２．予測するための多変量解析の概要 ・予測の多変量解析にはどのような手法があるか？どのような目的・データにどの多変量解析を適用するか？ 多変量解析のテーマ（①～④） （１）．データのタイプ （２）．予測するための多変量解析の手法 （３）．データタイプと多変量解析の手法
３．予測の代表的多変量解析手法【重回帰分析】 （１）．重回帰分析入門編 ａ．適用できるデータ ｂ．関係式 ｃ．理論値 ｄ．予測精度／決定係数 ｅ．予測値 ｆ．回帰係数の解釈_貢献度 （２）．重回帰分析実践編 ａ．回帰係数の比較 ｂ．偏差値で重回帰 ｃ．標準回帰係数_重要度 ｄ．みかけの相関 ｅ．真の重要度 ｆ．符号逆転の現象 ｇ．総あたり法
４．予測のためのその他の多変量解析【数量化1類】【判別分析】【数量化2類】 （１）．数量化１類 ａ．具体例／ ｂ．関係式 ｃ．サンプルスコア ｄ．決定係数 ｆ．カテゴリースコア （２）．判別分析 ａ．具体例 ｃ．判別得点 ｄ．精度/判別的中率・相関比 ｅ．予測値 ｆ．判別係数の検討 （３）．数量化２類 ａ．具体例 ｂ．カテゴリースコア ｃ．サンプルスコア ｄ．判別的中点、相関比 ｅ．多群の判別分析・数量化２類 |
| キーワード | R データ解析 回帰分析 重回帰分析 多重共線性 主成分分析 因子分析 タイプ分析 特徴分析 |
| タグ | 業務改善、実験計画・多変量解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
こちらのセミナーは現在募集を締め切っております。
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