技術者・研究者のための多変量解析の基礎と効果的なデータ分析への応用とそのポイント ~ デモ付 ~  <オンラインセミナー>

~ 多変量解析と回帰分析の基礎および種類、重回帰分析(量的変数の因果関係)、因果関係の解明、モデルの評価と結果の解釈の方法、生存分析、情報を集約する多変量解析、主成分分析と因子分析と事例、クラスター分析と分析例 ~

・目的やデータに応じた分析手法を適切に選ぶことができ、データ分析の実務に活かすための講座

・多変量解析の基礎から理解し、具体的な事例と統計ソフトのデモを交えて、あまり数式を使わず解りやすく統計学の基礎がない方でも即、実践に活かせる講座!

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講師の言葉

 いま、もっとも注目されているデータ分析手法が「多変量解析」です。多変量解析は、たくさんの変数を一度に処理することで、複数の検査項目から故障の可能性や素材の特性を予測したり、製品やブランドを分類したりできる大変魅力的な手法ですが、その多様さから全容をつかむことが難しいとされてきました。

 本講座では、具体的な事例を使って統計ソフト(Excel分析ツールやエクセル統計、SPSS、JMP、Amosなど)の実演を交えながら、あまり数式を使わずにわかりやすく解説しますので、統計学の基礎がない方でも即、実践に活かすことができます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年09月30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 ・データはあるが、それからどのような分析が出来るのかがさっぱりわからない方
・ある程度やりたいことが決まっているが、具体的にどのような手法があるのかがわからない方
・どのようなソフトウェアを購入すべきか迷っている方
・品質管理(工学)、マーケティング、官能検査、医療関連のお仕事をされている方にとくにお勧めします
予備知識 ・一切必要ありません
修得知識 ・「多変量解析で何ができるのか?」という初歩の初歩から学べます
・目的やデータに応じた分析手法を選べるようになります
・複雑な因果関係を明らかにして結果を予測できるようになります
・わかりにくい沢山の指標データを、わかりやすい図で説明できるようになります
・個体や変数を分類できるようになります
・具体的に修得できる手法名(全11種類):決定木分析、重回帰分析、ロジスティック(ロジット)分析、プロビット分析、生存時間分析(カプラン・マイヤー法)、共分散構造分析(SEM)、主成分分析、因子分析、コレスポンデンス分析(対応分析)、多次元尺度法、クラスター分析(階層型、K平均法)
プログラム

第1部 多変量解析と回帰分析

1.イントロダクション

  (1).本日の予定

  (2).各種統計解析用ソフトの紹介と普及状況

 

2.多変量解析とその種類(決定木から)

  (1).多変量解析と目的別分類

  (2).因果関係を探る多変量解析の整理

  (3).決定木の紹介

  (4).決定木の特徴

  (5).決定木のデータ分割基準

  (6).測定尺度と手法の整理

 

3.重回帰分析(量的変数の因果関係)

  (1).回帰分析の理論(最小2乗法)

  (2).回帰分析の事例と推定結果の読み方

  (3).回帰係数のt検定

  (4).説明変数の選び方と注意点

  (5).多重共線性と解決法

  (6).ダミー変数による質的データへの適用

  (7).非線形回帰への応用

 

第2部 因果関係の解明(回帰分析からの発展)

1.結果が質的変数の重回帰分析

  (1).ロジット分析とその種類

  (2).確率をロジット変換する理由

  (3).最尤法によるパラメータ推定

  (4).モデルの評価と結果の解釈の方法

  (5).プロビット分析(ロジット分析との違い)

 

2.生存分析(カプラン・マイヤー法)

  (1).生存分析とは(打ち切りデータの解説)

  (2).生存率の理論と推定

 

3.共分散構造分析(SEM)

  (1).共分散構造分析の概要と欠点

  (2).モデリングの方法(Amosでの実演)

  (3).SEM用語と評価指標

 

第3部 情報の集約と分類

1.情報を集約する多変量解析と事例

  (1).情報を集約する手法の整理

  (2).測定尺度手法の整理

 

2.主成分分析と因子分析

  (1).因子分析との違いと使い分け方

  (2).主成分分析の理論(数式と図解)

  (3).結果の解釈の方法

  (4).主成分得点の2次利用の事例

  (5).因子分析の理論

  (6).因子軸の回転

  (7).コレスポンデンス分析の事例

  (8).多次元尺度法の事例

 

3.クラスター分析と分析例

  (1).クラスター分析の概要

  (2).クラスターの作り方(階層型)

  (3).距離の測定方法(階層型)

  (4).樹形図(デンドログラム)の解釈の方法

  (5).非階層型クラスター分析・例

    a.K-平均法の紹介

  (6).もう一つの分類対象

    a.変数の分類

キーワード 決定木分析 多変量解析 回帰分析 決定木 重回帰分析 回帰係数 説明変数 多重共線性 ダミー変数 非線形回帰 ロジット分析 プロビット分析 生存時間分析 パラメータ推定 生存分析 カプラン・マイヤー法 共分散構造分析 主成分分析 コレスポンデンス分析 対応分析 多次元尺度法 クラスター分析 階層型 K平均法
タグ 統計・データ解析分析統計・データデータ分析
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
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