多変量解析の基礎と統計分析およびデータ可視化への応用とそのポイント <オンラインセミナー>
~多変量解析の基礎、多変量解析の原理、各分析法の実例と留意点とそのポイント、多変量解析のツールとデータ可視化とそのポイント ~
・実践的な手法である多変量解析の基礎から学び、さまざまなデータ分析の手法を幅広く修得し、実務で応用するための講座
・多変量解析の基礎から業務や研究課題に適用すべき分析手法(重回帰分析、主成分分析、分散分析、クラスター分析など)を幅広く理解し、統計分析方法のポイントを修得し、適切なデータ解析の実務へ応用しよう!
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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
本セミナーでは、データ解析の王道である統計分析と多変量解析について、その基本原理を理解した上で、重回帰分析、主成分分析、分散分析、クラスター分析など代表的な手法について紹介していきます。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。
また現実の面倒なデータをどう取り扱うかについても触れますが、個別にご質問いただければさらにお答えいたします。
多くの項目を扱うため、数学的な詳細に触れることはなるべく避けますので、数学に自信のない方でも受講可能です。なお、数学的なレベルは高校数学(数列、微積、確率)程度を想定しています。
多変量解析のツールとして現在最も人気があるのは、統計計算パッケージの R と、高い数学機能をもつ汎用プログラミング言語 Python です。本セミナーではこれらについて、比較検討や実例の紹介も行います。
セミナー詳細
開催日時 |
- 2024年03月07日(木) 10:30 ~ 17:30
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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、品質・生産管理・ コスト・安全 |
受講対象者 |
・製品の品質管理への多変量解析の応用を知りたい方
・研究・開発における実験データの解析を行いたい方
・アンケート調査等パーソナルデータの分析を行いたい方
・統計分析とデータ解析の概要を掴みたい方
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予備知識 |
・予備知識としては高校の数学程度を想定し、必要な知識は補って解説いたします
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修得知識 |
・さまざまのデータ整理と可視化技法について知識を得る
・多変量解析に共通する数学的な原理を理解する
・データ分析の手法を幅広く知って概要を理解できる
・実際のデータに対して、どのような多変量解析の手法が適しているかを判断できる
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プログラム |
1.多変量解析の基礎
(1).変量統計のエッセンスを知る
a. 基本的な統計量とその意味
b.標本抽出の深い意味
・正規分布
・χ二乗分布
・t‐分布
c.区間推定の原理と意味
d.統計的検定の原理とそのロジック
e.ミスリーディングなp値―根拠に基づいた医療(EBM)とメタアナリシス
(2).基本となるのは二変量の取扱い
a.散布図と線形回帰
b.共分散
・相関係数の意味を正しくつかむ
c.変量をベクトルで扱う
2.多変量解析の原理と、各分析法の実例と留意点とそのポイント
(1).重回帰分析
・線形回帰の多次元化
(2).主成分分析
・何が最も重要な要因なのか
(3).ロジスティック回帰分析
・0.1の結果を分析する
(4).分散分析
・2つの群れの親は共通?別物?
(5).判別分析
・統計学上のデータ解析手法
(6).ノンパラメトリックな手法
・順位和検定、他
3.多変量解析のツールとデータ可視化・例とそのポイント
(1).R と Python、どちらがよいか?
a.統計計算ソフトの王道を継いだ R
b.高速のプログラミング言語として魅力ある Python
(2).データの可視化の手法と有用性
a.説得力のある分布表のいろいろ
b.その他の可視化の例
・データの分布状況を視覚的に把握
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キーワード |
多変量解析 統計的検定 重回帰分析 ロジスティック回帰分析 分散分析 |
タグ |
統計・データ解析、分析、サービス、マーケティング、営業・マーケティング、臨床試験、経営・マネジメント、研究開発、商品開発、実験計画・多変量解析、データ解析、デザイン、品質管理、材料、感性・脳科学・認知工学、水処理、生理・官能検査、使いやすさ・ユーザビリティ、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)
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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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