多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけてのデータモデリング実演習

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多変量解析は、複数の説明変数や目的変数をもつデータを扱う統計解析技術である。機械学習と同様に、教師あり学習と教師なし学習に分かれる。教師あり学習では、目的変数を予測する数理モデルの作成を行い (データモデリング) 、複数の説明変数に基づいた予測を行う。予測には分類と回帰がある。データモデリングの手法には、重回帰モデル、一般化線形モデル、混合効果モデル、一般化加法モデルなどがある。 本講演では、ビッグデータ解析におけるデータモデリングについて解説する。

  1. 多変量解析とは何か
  2. 多変量解析の種類
    • 多変量解析と機械学習との違い
  3. データマイニングとデータモデリング
  4. 回帰分析とデータモデリング
    1. 単回帰分析と重回帰分析
      1. 重回帰分析を行う上での注意点
      2. 交絡因子、多重共線性、交互作用
      3. 変数選択
  5. 一般化線形モデル
    1. ロジスティック回帰モデル
    2. ポアソン回帰モデル
  6. 混合効果モデル
  7. 一般化加法モデル
  8. 機械学習、深層学習
    1. 深層学習モデル
    2. 説明可能なAI
  9. 交差検証とROC曲線
  10. 混同行列
  11. まとめとデータモデリングの最新動向

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