初心者のための多変量解析

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プログラム

大量のデータを分析し、複数の変数間の関係を見つけ出す一連の手法を多変量解析といいます。 これは、データが大規模に複雑化している現代において、データ分析によって有益な知見を得るために必須のツールです。  多変量解析による分析を実行するには、人間が手計算できないほどの複雑で大量の計算を必要とするものが多くあります、R言語を用いればこのような計算も即座に行うことができます。計算能力の向上は多変量解析が重要性を増している一因でもあります。  本セミナーでは、まず多変量解析の手法の数学的な仕組みについて解説を行い、次にR言語を用いて実際に分析を行います。理論と実践の両面から理解を深めることで、手法の正しい理解の下に分析結果を読み解き、分析結果を評価できるようになることが目標です。多変量解析の様々な手法の中から、主成分分析、因子分析、クラスター分析をご紹介致します。

  1. 主成分分析
    1. 主成分分析の概要
      1. 分散最大化
    2. 主成分分析の実行
      1. 結果の解釈
      2. 精度の検証
  2. 因子分析
    1. 因子分析の概要
      1. パス図
    2. Rによる実行
      1. 結果の解釈と回転
      2. 精度の検証とモデルの検討
  3. クラスター分析
    1. 階層的クラスター分析の概要
      1. ward法
    2. 階層的クラスター分析 (ward法) のRによる実行
      1. デンドログラムの作成と解釈
    3. 非階層的クラスター分析の概要
      1. k-means法
    4. k-means法のRによる実行
      1. 結果の確認と検討
      2. k-means法の弱点

会場

江東区文化センター
135-0016 東京都 江東区 東陽四丁目11-3
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受講料

持参物

本セミナーではPC実習がございます。
ノートパソコンをご持参ください。
統計ソフトRを予めインストールしておいてください。

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