～ 回帰分析・重回帰分析、主成分分析、因子分析の基礎と注意点、Rによるデモと応用例 ～
・多変量解析の中でも特に重要な手法に絞り込んで修得し、研究・開発・マーケティングのデータ分析と予測に活かすための講座！
・重回帰分析の注意点、主成分分析と因子分析の使い分け方や活用例を修得し、特徴分析、原因分析や市場予測に活かそう！
・デモで紹介するRのファイルを差し上げます
・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。
多変量解析の基礎と予測・データ分析への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
多くのデータを解析するためには、多変量解析の知識が求められます。多変量解析には様々な手法がありますが、本講座では、多変量解析の中でも特に重要な、回帰分析、主成分分析、因子分析に絞って説明します。また、統計解析でよく用いられるRを使った演習を通じ、理解を深めて頂くことを狙いとしています。（演習はオンラインで画面共有などをしながら進めます）
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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・多変量解析について基礎から学びたい方、これから使ってみようと考えている方 ・多変量解析を、Rを用いて行いたい方 ・設計、開発、研究、品質管理、生産管理、設備管理、IoT、調査、マーケティング、官能評価、観測、政策立案などでデータ分析に携わる方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学（行列・ベクトル等）、統計初歩（分散・標準偏差・相関） |
| 修得知識 |
・多変量解析の基礎知識 ・回帰分析の基礎知識と使い方、注意点 ・主成分分析、因子分析の基礎知識と使い方、注意点 ・Rの基本的な使い方 |
| プログラム |
１．多変量解析の概要 （１）．多変量解析とは （２）．様々な多変量解析の手法
２．回帰分析・重回帰分析 （１）．相関について（２変数の関係性） （２）．回帰分析 （３）．重回帰分析 （４）．回帰分析・重回帰分析の理論的側面 （５）．回帰分析・重回帰分析における注意点（多重共線性など） （６）．Ｒを使った演習 ａ．Ｒの基本的な使い方 ｂ．Ｒを使った回帰分析・重回帰分析の演習（価格の関係を見出す）
３．主成分分析と因子分析の違い
４．主成分分析 （１）．主成分分析の基本的な考え方 （２）．主成分分析の理論的側面 （３）．主成分分析における注意点 （４）．Ｒを使った演習（タイプ分析の応用例）
５．因子分析 （１）．因子分析の基本的な考え方 （２）．因子分析の理論的側面 （３）．因子分析における注意点 （４）．Ｒを使った演習（自動車メーカーの特徴を分析する） |
| キーワード | 多変量解析 ２変数 重回帰分析 多重共線性 主成分分析 因子分析 |
| タグ | 統計・データ解析、商品開発、品質管理、データ分析 |
| 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。 |
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