複雑な問題をわかりやすいモデルで表す方法、それが「多変量解析」です。この手法をマスターすれば、個体の分類や、故障の発生を予測できるようになるため、近年では自然科学の分野だけでなく、マーケティングや品質管理など、広い分野で注目されています。しかし、その手法の多様さから、全容をつかむことが難しく、「使いたくても使えない」方が多いのも事実です。
今回のセミナーでは、難しい数式は極力用いず、具体的な事例で統計ソフト (EXCELアドイン、JMP、SPSSなど) を実演しますので、初心者でもわかりやすい内容となっております。また、「ノンパラメトリック手法」についても解説しますので、アンケートや官能検査の分析をしたいとお考えの方にもお勧めです。
- 第1部「ノンパラメトリック手法」
- ノンパラメトリック手法
- 確率分布が前提だったパラメトリック手法
- ノンパラが有効な2つの場面
- ピアソンのカイ二乗検定 (独立性の検定)
- カテゴリカルデータの検定手法
- 独立性の検定
- マン=ホイットニーのU検定
- U値の計算と分布
- 小標本の検定事例
- 大標本のU検定方法
- 第2部「多変量解析1」
- 多変量解析とは
- 多変量解析の種類と分類
- 決定木の事例
- コレスポンデンス分析の事例
- 多次元尺度法の事例
- 重回帰分析
- 回帰分析の理論 (最小2乗法)
- 事例を使った推定結果の読み方
- 説明変数の選び方と注意点
- 離散選択モデル (ロジステック分析)
- 離散選択モデルとは
- モデルの評価と結果の解釈の方法
- 第3部「多変量解析2」
- 主成分分析と因子分析
- 主成分分析の理論
- 結果の解釈と2次
- 因子分析の理論と主成分分析との違い
- 生存分析 (カプラン・マイヤー法)
- 生存分析とは (打ち切りデータの解説)
- 生存率の算定方法
- クラスター分析
- クラスターの作り方 (階層型)
- 樹形図 (デンドログラム) の解釈
- 非階層型クラスター分析 (K – 平均法)
- もう一つの分類対象 (変数の分類)
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