関数データ解析手法の基礎と複雑な経時測定データの高精度な予測・推定への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 関数データ解析の基礎、関数主成分分析と関数回帰分析、Rを用いた予測・分類への活用、経時測定データ解析の応用 ~

・大量の時点数や観測誤差に対処できる解析手法を修得し、経時測定データのより効果的な分析に活かすための講座!

・関数データ解析のモデル化手法と応用を修得し、従来の多変量解析では扱えなかった経時測定データの解析や予測・要因分析に活かすための講座! 

 

デモで紹介するRのソースファイルを差し上げます

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・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。

講師の言葉

 近年の計測・測定機器の発展によって、大量のデータが比較的容易に取得できるようになりました。それに伴い、計測されるデータの構造も複雑化しています。その代表的な例として、1つの観測が時間の経過に伴い繰り返して計測値を得るという形式のデータがあります。例えば、製品の製造現場で、分単位で計測される設計温度のデータがこれに当たります。このような形式のデータのことを、ここでは経時測定データとよびます。

 経時測定データは、その測定時点が多い場合、従来の多変量解析手法を直接適用することが困難になる場合があります。また、測定時点が観測個体ごとに異なるような場合も同様に困難になります。このような場合において、経時測定データの観測個体に対してそれぞれ1つの曲線(関数)を当てはめ、曲線の集合を対象としたデータ分析手法は、関数データ解析とよばれています。関数データ解析を適用することで、従来の多変量解析では直接適用することが難しいデータに対しても、容易に分析ができる可能性があります。

 本講義では、関数データ解析とはどのような方法か、また、どのようなことができるかについて、さまざまな事例を通して紹介します。また、関数データ解析手法の代表例である関数主成分分析と関数回帰分析について、モデルの推定方法と適用例をできるだけ分かりやすく解説します。

 

 統計解析用のフリーソフトRを用いたデモを行い、わかりやすく解説します。Rのソースファイルも提供します。

 関数データ解析は、経時測定データの分析が難しくなるような、下記の状況に対して有効な分析手法を提供します。

・サンプルサイズ(n)が小さく、観測時点が多い場合

・観測間隔が均一でない場合

・観測時点ごとに様々な要素(ノイズ)がある場合

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年05月26日(木) 10:30 ~ 17:30
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 ・1つ1つの観測が経時的に得られているようなデータを分析したい方。分析を容易にできる、精度を高めることができる手法を望まれる方
・機械・設備のセンサデータ、人の生体情報や医療関連、農業・天体・気候・環境等の観測データ、市場調査など繰り返しのデータを扱う方。業界や分野は問わない
・データ分析からの予測やより深い解釈に活かしたい方
予備知識 ・大学初年次の微分積分、線形代数、確率統計の基礎知識
修得知識 ・経時的に測定されたデータを分析するための方法
・関数データ解析が、どのようなデータに対して適用され、分析を通してどのような考察を得られるのか
・Rを用いた関数データ解析の方法
プログラム

1.関数データ解析の導入

  (1).関数データ解析とは

    a.経時測定データ

    b.関数データ解析の方法

    c.関数データ解析の事例紹介

  (2).データの関数化

    a.回帰モデル

    b.基底関数展開に基づく非線形回帰モデル

    c.正則化法による推定

 

2.関数主成分分析

  (1).多変量データから関数データへ

    a.多変量データに対する主成分分析

    b.関数データに対する主成分分析

    c.従来の主成分分析との違いと関数主成分分析のメリット

  (2).関数主成分分析の適用

    a.関数主成分分析の計算

    b.実データへの適用と考察

  (3).Rを用いたデータ解析:分類への活用

 

3.関数回帰分析

  (1).関数回帰モデルの概要

    a.多変量データに対する回帰モデル

    b.関数データに対する回帰モデル

    c.従来の回帰分析との違いと関数回帰分析のメリット

  (2).関数回帰モデルの詳細

    a.関数回帰モデルの推定

    b.関数回帰モデルの適用例

  (3).Rを用いたデータ解析:予測への活用

 

4.データ解析への応用

  (1).設備のセンシングデータの解析

  (2).農業における観測データの解析

  (3).材料開発への応用例

  (4).医療分野における応用例

キーワード 関数データ解析 経時測定データ 繰り返し測定データ 回帰モデル 正則化法 関数主成分分析 関数回帰モデル センシングデータ 異常検知 時系列データ MI 生体情報
タグ 統計・データ解析データ解析
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
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