多変量解析法の原理を重回帰分析と主成分分析を軸に解説し、多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることができるようになります!

データ分析に活かす多変量解析手法【LIVE配信】
※日程が変更になりました。(12/16更新)
2020年12月23日 → 2021年02月18日(木)

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
多変量解析【WEBセミナー】
セミナーNo.
201245
開催日時
2021年02月18日(木) 10:30~16:30
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
価格
非会員:  55,000円 (本体価格:50,000円)
会員:  38,500円 (本体価格:35,000円)
学生:  55,000円 (本体価格:50,000円)
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55,000円(税込)から
 ・1名で申込の場合、38,500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55,000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(PDF)

・本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信の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。
・事前に接続テスト用の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。
・セミナー資料はお申込み時のメールアドレス宛に前日までには、PDFにて配布いたします。

・セミナーでのご質問については、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(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
・蓄積されたデータを業務に活かすために分析技術を活用したい方
・顧客情報や感性評価,センサーデータなど大量のデータを情報圧縮するテクニックを習得したい方。
・すでに多変量解析を使ったことがあるが,数値や指標などが適切かどうかを判断するなどスキルアップを目指しておられる方
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
多量のデータから有用な変数を選び出すことができるようになります。
あるいは,
多量のデータを要約・圧縮し,少数の説明できる変数を生成することができ,効率よくデータをまとめることができます。

具体的な方法論としては,重回帰分析と主成分分析を軸に,両者を統合した構造方程式モデリングまで解説いたします。実践例はフリーソフトウェアの統計環境Rを使いますので,すぐにご自身の環境で応用可能です。
趣旨
 このセミナーでは,多変量解析法の原理を因子分析系と回帰分析系の二つの体系にわけてその概略を掴み,その両者を統合する構造方程式モデルはどのようにして構成されているのかについての直感的理解を得ることを目的としています。
 また,これらの手法はいずれも線形モデルであり,線形代数の行列表現を用いることでスッキリと記述することができます。この数式的な理解を図とイメージで直感的に理解することで,多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることができるようになります。
プログラム
1. 多変量解析の体系と目的
   1.1. 多変量データとは;数値データの種類・水準
   1.2. 回帰分析系モデルの世界
   1.3. 因子分析系モデルの世界
   1.4. 構造方程式モデルによる線形世界の統合

2. 回帰分析系モデルの仕組み
   2.1. データにモデルを「当てはめる」
   2.2. 未知数を推定する数学的仕組み1;最小二乗法
   2.3. 未知数を推定する数学的仕組み2;最尤法
   2.4. 未知数を推定する数学的仕組み3;ベイズ法

3. 因子分析系モデルの仕組み
   3.1. 因子分析モデルはテスト理論から
   3.2. 因子分析の目的;要約・圧縮/不要な情報の切り捨て
   3.3. 因子分析の数学的仕組みの前に;線形代数のエッセンス
   3.4. 因子分析の数学的仕組み;固有値分解

4. 多変量解析を俯瞰する
   4.1. 固有値分解と多変量解析
   4.2. 行列表現と構造方程式モデル
   4.3. 本講義でカバーできなかった領域;非線形の世界
   4.4. まとめ


【質疑応答】
キーワード
多変量解析,重回帰分析,主成分分析,データ,WEBセミナー,セミナー,講演,研修
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