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★互いに関連がある複数のデータを要約し図示する手法が身に付く！
★変数の背後にある要因を抽出する手法が身に付く！

初心者のための多変量解析～主成分分析と因子分析～【LIVE配信】
《Rを使った実装の実演付き》

※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。
【アーカイブ配信受講：9/20（金）～10/4（金）】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.
240902
開催日時
2024年09月19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
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
講師
広島大学　大学院先進理工系科学研究科数学プログラム
教授　栁原 宏和氏

【ご経歴】
1996年3月：広島大学学校教育学部小学校教員養成課程卒業
2007年6月－2020年9月：(株) 東京カンテイ 統計解析アドバイザー
2015年10月－2018年10月：広島大学 Distinguished Researcher
2020年10月－2024年3月：広島大学 AI・データイノベーション教育研究センター データ解析部門 部門長
2021年6月－2023年5月：日本統計学会誌和文誌編集委員長
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。

※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60,500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。

◆◇◆10名以上で同時申込されるとさらにお得にご受講いただけます。◆◇◆
お申込みご希望の方は 【こちら】からお問い合わせください。

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
【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。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　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。
講座の内容
受講対象・レベル
統計解析初心者のかた，多変量解析に興味があるが解析はしたことはない方
必要な予備知識
ベクトル・行列の表現，転置，和と積の計算，和のΣの基本的知識と簡単な計算
習得できる知識
・正しい主成分分析と因子分析の知識を習得できる．
・互いに関連がある複数のデータを要約し図示する手法が身に付き，データを見せ説明するプレゼンテーションに活かすことができる．
・変数の背後にある要因を抽出する手法が身に付き，アンケート調査などに活かすことができる．
趣旨
複数の関係ある変数を同時に解析する方法が多変量解析です．多変量解析はベクトル・行列などの線形代数と密接な関係があり，複雑に見える表記や計算などで多変量解析の入り口で挫折された方も多くいらっしゃると思います．

　本講義では，複数の変数を合成した合成変数を構成することで情報縮約を行う主成分分析と，観測されていない変数である潜在変数を抽出する因子分析にスポットを当て，多変量解析に入口を立ち，そこから先へ自ら進んでいくための第一歩を踏み出す手助けをすることを目的とします．モデルを表現するための数式は，できるだけ簡素に書きますが，あえて省略しません．何故なら，「ちゃんとした」数式を使って講義することで，数式に慣れていただき，そのことが講義後の自学への一助になると考えているからです．もちろん，実解析への応用も視野に入れ，理論的な話だけでなくRを使った実装を実演します．
プログラム

１．多変量データとは
 1-1．標本分散・標本共分散・標本相関
 1-2．標本平均ベクトルと標本共分散行列
 1-3．データの標準化
 1-4．線形代数の復習(単位行列・逆行列・直交行列) 

２．主成分分析
 2-1．情報の縮約
 2-2．分散最大化と主成分
 2-3．主成分得点・因子負荷量
 2-4．主成分を用いたBiplot
 2-5．Rによる実装

３．因子分析
 3-1．観測変数・潜在変数とパス図
 3-2．探索的因子分析
 3-3．因子負荷量と因子数の決定
 3-4．回転の不変性とバリマックス回転
 3-5．Rによる実装
 

キーワード
多変量解析,主成分分析,因子分析,統計学,データ,計算
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