多変量解析の基礎とRによるデータ分析法および予測・判別・要因分析への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 「回帰分析・主成分分析・因子分析・判別分析」の基礎、データ分析の応用、Rを活用した分析方法 ~

・多変量解析でよく使われる中心的手法の特徴とデータ分析の実践ポイントを修得し、定量データの効果的な分析に活かすための講座!

・多変量解析の各種手法の特徴と適用方法、要因の解明、データ分布の可視化、因子の解釈、結果の判別方法を修得し、データの予測、分類や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

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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

 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。 

 本講座は、Rによる多変量解析講座です。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、後に理論を学ぶことも楽しくなります。

 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・判別分析について、具体的イメージを駆使して基礎解説を行い、Rを使って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。

セミナー詳細

開催日時
  • 2023年12月11日(月) 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 ・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具体的イメージを把握できます
・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

     ・データ分布のモデルを同定

    b.単純回帰分析と多重回帰分析

     ・単純回帰分析:1変数のモデル

     ・多重回帰分析:多変数のモデル

  (2).Rによる例題の分析

     ・企業イメージ調査の回帰モデルから何が言えるか

  (3).重決定係数

     ・回帰モデルの良さの目安

  (4).多重共線性

     ・回帰分析でやってはいけないこと

 

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

     ・多次元空間内のデータ分布の可視化

    b.回帰式と主成分軸の違い

     ・回帰式:データ分布のモデル

     ・主成分軸:データの分布傾向を見易くする軸

  (2).Rによる実問題の分析

     ・身体測定データを可視化することで見えてくる各人の特徴

  (3).寄与率、主成分得点と主成分負荷量

     ・寄与率:主成分軸を何本使って可視化すればよいかの指標

     ・主成分得点:可視化空間における各データの座標

     ・主成分負荷量:可視化軸の意味を知れる指標

  (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

     ・princomp関数

     ・prcomp関数

 

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

     ・データを生成させる元となった因子とそのモデルの同定

    b.因子分析と主成分分析の違い

     ・因子分析:因子モデルの同定

     ・主成分分析:可視化軸の同定

  (2).Rによる実問題の分析例

     ・実力テストの結果から受験者の能力因子を同定

  (3).因子の回転

     ・因子の解釈を容易にするモデルの同定

  (4).因子得点

     ・実力テストの例で、因子を基準とし各受験者の能力を同定する

 

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

     ・データの所属クラスの判別境界の同定

    b.判別線の基準

     ・未知データの誤判別確率の最小化

  (2).Rによる実問題の分析例

     ・入社試験結果の判別

     ・アヤメの判別

  (3).マハラノビス距離

     ・非線形な判別境界の同定

  (4).判別分析における代表的なRの関数と結果の対比

     ・lda関数

     ・mahalanobis関数

 

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 R
タグ 統計・データ解析実験計画・多変量解析統計・データ
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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