☆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！
こちらは4/20（月）実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます
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値による判定は問題視されることも
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
2-8 その他の技法
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。