このセミナーでは、多変量解析法の原理を因子分析系と回帰分析系の二つの体系にわけてその概略を掴み、その両者を統合する構造方程式モデルはどのようにして構成されているのかについての直感的理解を得ることを目的としています。
また、これらの手法はいずれも線形モデルであり、線形代数の行列表現を用いることでスッキリと記述することができます。この数式的な理解を図とイメージで直感的に理解することで、多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることができるようになります。
具体的な方法論としては、重回帰分析と主成分分析を軸に、両者を統合した構造方程式モデリングまで解説いたします。実践例はフリーソフトウェアの統計環境Rを使いますので、すぐにご自身の環境で応用可能です。
- 多変量解析の体系と目的
- 多変量データとは;数値データの種類・水準
- 回帰分析系モデルの世界
- 因子分析系モデルの世界
- 構造方程式モデルによる線形世界の統合
- 回帰分析系モデルの仕組み
- データにモデルを「当てはめる」
- 未知数を推定する数学的仕組み1;最小二乗法
- 未知数を推定する数学的仕組み2;最尤法
- 未知数を推定する数学的仕組み3;ベイズ法
- 因子分析系モデルの仕組み
- 因子分析モデルはテスト理論から
- 因子分析の目的;要約・圧縮/不要な情報の切り捨て
- 因子分析の数学的仕組みの前に;線形代数のエッセンス
- 因子分析の数学的仕組み;固有値分解
- 多変量解析を俯瞰する
- 固有値分解と多変量解析
- 行列表現と構造方程式モデル
- 本講義でカバーできなかった領域;非線形の世界
- まとめ
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- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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