☆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【WEBセミナー】
~ 多変量解析の基礎、解析法、解析ツールなど ~

※本セミナーは開催日が変更になりました
1/17(水) ⇒ 4/11(木)

【アーカイブ配信受講:4/12(金)~4/26(金)】の視聴を希望される方は、⇒こちらからお申し込み下さい。

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
2024年04月11日(木) 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
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 (本体価格:45,000円)
会員:  46,200円 (本体価格:42,000円)
学生:  49,500円 (本体価格:45,000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

※LIVE配信とアーカイブ配信(見逃し配信)両方の視聴を希望される場合
 会員価格で1名につき49,500円(税込)、2名同時申込で59,400円(税込)になります。
 メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。
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(PDFデータでの配布)
 ※紙媒体での配布はございません。
 ※資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

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【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。

2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。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。

3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
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 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。
 

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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