Excel/Pythonによる多変量解析 超入門

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多変量解析についてわかりやすく説明した教科書は非常に少なく、難しい理論に終始したり、ツールの解説に終始したりしているものが大半です。  本講座では押さえておくべき多変量解析の“理論 (考え方) ”と“実際に使用するツール”であるPython/Excelの双方について、バランスよく解説します。

  1. なぜ今、多変量解析にPython/Excelなのか
    1. 多変量解析が重要視される背景
    2. 多変量データとは
    3. モデルの複雑性と頑健性
    4. 解析ソフトの選択肢の増大
    5. プログラミング言語の多様化とPython/Excelの位置づけ
    6. Pythonを使うために
      • Anaconda
      • Jupyter Notebook
    7. Python簡単プログラミング
      • 演算
      • 変数
      • 基本モジュール
  2. 重回帰分析
    1. 単回帰と重回帰
    2. 行列計算を使った重回帰分析
    3. 変数選択
    4. Excelソルバーを使った単回帰分析
    5. Excelソルバーを使った重回帰分析
    6. Pythonを使った重回帰分析
  3. ロジスティック回帰分析
    1. 単変数の場合のロジスティック回帰分析
    2. 尤度と最尤推定法
    3. 2変数の場合のロジスティック回帰分析
    4. Excelソルバーを使ったロジスティック回帰分析
    5. Pythonを使ったロジスティック回帰分析
  4. 主成分分析
    1. 多次元データの1次元への縮約
    2. 固有値・固有ベクトルと因子負荷量
    3. 変数間の関係を調べる
    4. Excelソルバーを使った主成分分析
    5. Pythonを使った主成分分析
  5. クラスター分析
    1. 階層的クラスター分析
  6. 非階層的クラスター分析
    1. Excelを使ったクラスター分析
    2. Pythonを使ったクラスター分析
  7. おわりに

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