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☆基礎から学びたい方に最適な講座!
 多変量解析の構造から、目的に合わせた手法の選択など、使いこなすため実践方法をわかりやすく解説します!

多変量解析の基礎と実務への活用【LIVE配信】

セミナー概要

略称
多変量解析【WEBセミナー】
セミナーNo.
開催日時
2020年10月27日(火)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
【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 
講師
早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 教授 工学博士 大野 高裕 氏
価格
非会員: 49,500円(税込)
会員: 46,200円(税込)
学生: 価格未設定
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

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

・本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・「ミーティング用Zoomクライアント」をダウンロードするか、ZOOM を
  ダウンロードせず、Web ブラウザから参加するかの2種類がございます。
  ZOOM WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。

・お申込み後、受理のご連絡メールをさせていただきます。
 一部メールが通常セミナー形式(受講券、請求書、会場の地図)になっておりますが
 LIVE配信のみのセミナーです。
・お申込み後、接続テスト用のURL(https://zoom.us/test)から
「ミーティングテストに参加」を押していただき動作確認をお願いします。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時の10分前に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
 ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
・ご質問については、オープンにできるご質問をチャットにご記入ください。
 個別相談(他社に知られたくない)のご質問は後日メールにて講師と直接お願いします。
・タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。

講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの
複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

講座の内容

受講対象・レベル
・様々な統計データを平均値やクロス集計以外でも分析する必要性に迫られている方
・多変量解析を使っているものの、使い方にやや自信のない方
・多変量解析の構造を概括的に理解して間違いなく手法を使いこなしたい方
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします
習得できる知識
・多変量解析の基礎を構成している数学的な仕組みが理解できます
・多変量解析の基礎的な手法を理解して間違いなく使いこなせるようになります
・持っているデータではどんな多変量解析を用いるのが適切なのか判断できます
趣旨
 今や仕事を進めるにはデータ分析の裏づけが必要条件となっています。ビッグデータと呼ばれるような、膨大化しつつある統計データからいかに有用な情報を取り出すのか?そのための一つの有効で広く用いられている統計手法として多変量解析があります。様々な統計パッケージが市販されていますので、誰でも手軽にデータを分析してアウトプットを出すことはできますが、本当に一番適切な方法を選択できているのか?アウトプットから情報を間違いなく読み取れているのか?となるとやや疑問符が付くことになります。この課題を解決するには、統計の数学的な構造を理解することが必要となりますが、イメージとしてとらえるレベルであれば、これは決して難しいものではありません。
 本セミナーでは高校の文系数学レベルのイメージで多変量解析の構造を理解でき、基本的な各手法を実務的にも適切に活用できる能力を涵養することを目的としています。
プログラム
1.多変量解析のための基礎知識
 1-1.多変量解析とは?
 1-2.基礎となる統計量(平均、分散、相関係数)の性質
 1-3.数学と多変量解析の関係
 1-4.多変量解析の基本的共通構造

2.多変量解析の手法選択
 2-1.データ尺度から手法を選ぶ
 2-2.手法選択の2大基準
 2-3.多変量解析の分類

3.重回帰分析

4.主成分分析

5.判別分析
 1) 利用目的

6.数量化理論
 6-1.数量化理論の基本的な考え方
 6-2.数量化理論Ⅰ類
 6-3.数量化理論Ⅱ類
 6-4.数量化理論Ⅲ類

7.まとめ
 7-1.的確な手法選択
 7-2.複数の手法の組み合わせ
キーワード
多変量解析,データ分析,重回帰分析,主成分分析,セミナー,研修,講習

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