～ 回帰分析による主要因の解明、主成分分析による多次元データの可視化、因子分析による主因子の解明、判別分析による多次元データの判別、質疑による個別の有効活用法 ～
・目的に応じたデータ解析手法の選定・活用方法を修得し、予測・分析を効果的に行うための講座！
・ビッグデータ解析のエッセンスとなる多変量解析とその活用法を修得し、データ解析における予測、次元削減、要因分析に活かそう！
・デモで紹介するRのファイルを差し上げます。また、講義資料とは別に、詳細を記述した参考資料を提供いたします
・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と、Rを使ったデータ処理を実演します。後日、じっくりと学べるように、講義資料とは別に、講師作成の参考資料を提供いたします。講義内容に即した教材です。
デモは統合開発環境RStudioを使用します。快適な開発環境でRの実力を実感してください。
オンラインセミナーを実施します。講義と質疑応答をセットにしたステップ学習を用意します。
| 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 |
| 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を修得できます ・統合開発環境RStudioとRの活用法を修得できます |
| プログラム |
１．多変量解析の全体像
２．回帰分析：多次元データに潜む主要因の解明 （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）．重決定係数 （４）．多重共線性
３．主成分分析：多次元データの可視化 （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）．寄与率、主成分得点と主成分負荷量 （４）．主成分分析における代表的なＲの関数とその使い分け
４．因子分析：主因子の解明 （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
５．判別分析：多次元データの判別 （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）．マハラノビス距離 （４）．判別分析における代表的なＲの関数と結果の対比
６．実務におけるデータ解析手法の有効活用（質疑） ・具体的な課題に対する適応方法について、質疑、個別質問にて応じます |
| キーワード | 回帰分析 単回帰分析 多重回帰分析 主成分分析 回帰式 主成分軸 因子の回転 因子得点 判別分析 判別線 マハラノビス距離 |
| タグ | 統計・データ解析、実験計画・多変量解析、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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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
