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☆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!

技術者・研究者のための多変量解析入門講座

~ 多変量解析の基礎、解析法、解析ツールなど ~

セミナー概要

略称
多変量解析
セミナーNo.
開催日時
2019年12月25日(水)12:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
江東区文化センター 4F 第3会議室
講師
京都女子大学 現代社会学部 名誉教授 理学博士 小波 秀雄 氏
<ご専門>
 コンピューターサイエンス,統計学
<ご略歴> 
 2000年より京都女子大学、大学コンソーシアム京都等にて統計学、プログラミングを担当
授業テキストを公開した統計学のテキストは累計数十万ダウンロードされている
http://konamih.sakura.ne.jp/Stats/Text/

22nd International Conference on Neural Information Processing(ICONIP2015)主催のThe 2015 Cybersecurity DataMining Competition(CDMC2015)にてチーム優勝
情報処理学会会員
価格
非会員: 49,500円(税込)
会員: 46,200円(税込)
学生: 11,000円(税込)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ★1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。
■会員登録とは? ⇒ よくある質問
■学校関係者価格は、企業に在籍されている研究員の方には適用されません。
 また、当日学生証をご持参ください。
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付

講座の内容

受講対象・レベル
これからデータ処理に取り組む予定の技術者・研究者の方、および業務においてデータ処理の知識を広げたい方。
必要な予備知識
予備知識としては高校の数学I, II 程度を想定し、必要な知識は補って解説いたします。
習得できる知識
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。
さまざまなデータに対して、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。
多変量解析のためのフリーソフトR および Python について概要がわかる。
趣旨
 本セミナーでは、データ解析の王道である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(ANOVA)、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の紹介も行います。
プログラム
1.  多変量解析の基礎
 1-1 二変量データの線形回帰
 1-2 共分散の理解がすべての基礎
 1-3 相関係数の正しい理解
 1-4 p値と統計的検定
 ブレーク いまどき評判のわるい統計的検定

2. よく使われる解析法
 2-1 重回帰分析
 2-2 主成分分析
 2-3 ロジスティック回帰分析
 2-4 分散分析:ANOVA
 2-5 アソシエーション分析
 2-6 クラスター分析
 ブレーク 現実の汚いデータをどう扱うか:可視化の威力

3. 多変量解析のためのツール
 3-1 統計分析のためのプログラミング言語 R
 3-2 数学計算に威力を発揮する Python

【質疑応答・名刺交換】

※内容については若干の変更の可能性があります。
キーワード
多変量解析,基礎,解析法,重回帰分析,主成分分析,クラスター分析,セミナー,講演

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