～ 関数データ解析の基礎、データの関数化、関数主成分分析と分析への適用、関数回帰分析と予測への適用 ～
・観測点ごとのノイズ、観測時点数に対しサンプルサイズが少ない場合など、従来では困難なデータ分析の課題解決に活かすための講座！
・関数主成分分析と関数回帰分析の基礎から、モデルの推定方法、分析からの考察、応用までを修得し、従来の多変量解析では直接扱えない複雑なデータの解析に活かそう！
・デモで紹介するＲのソース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。
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、さまざまな応用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、どのようなデータに対してどのように分析が行われるか解説します。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
| 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 |
・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（多変量解析などの方法で）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 （センシングデータ、製品特性データ、人口動態、医療、農業、気象） （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 ｄ．平準化の適用（衝突実験データ） ｅ．調整パラメータの選択方法
２．関数主成分分析 （１）．主成分分析 ａ．主成分の導出 ｂ．データの圧縮と復元 ｃ．主成分分析の適用例 （２）．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 （３）．関数主成分分析の適用 ａ．重み関数 ｂ．関数主成分分析の計算 ｃ．実データへの適用と考察 （４）．Ｒを用いたデータ解析：分類への活用
３．関数回帰分析 説明変数と目的変数に対応するデータのいずれか、または両方が関数データとして与えられたとき、これらの関係をモデル化する （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（1～3章の中で随時説明） （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 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 観測データ 時系列データ 多変量解析 |
| タグ | 統計・データ解析、R言語 |
| 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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