2024年04月11日（木）
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【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
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・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。
・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。
・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。
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。
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 p値でごまかす危険について
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 因子分析
2-4 ロジスティック回帰分析
2-5 分散分析：ANOVA
2-6 アソシエーション分析
2-7 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
※内容については若干の変更の可能性があります。
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
