本セミナーでは、データ解析の王道である多変量解析について、その基本原理を理解した上で、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について紹介していきます。ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。また現実の面倒なデータをどう取り扱うかについても触れますが,個別にご質問いただければさらにお答えいたします。
多くの項目を扱うため,数学的な詳細に触れることはなるべく避けますので,数学に自信のない方でも受講可能です。なお、数学的なレベルは高校数学 (数列,微積,確率) 程度を想定しています。
多変量解析のツールとして現在最も人気があるのは、統計計算パッケージの R と、高い数学機能をもつ汎用プログラミング言語 Python です。本セミナーではこれらについての紹介も行います。
- 多変量解析の基礎
- 二変量データの線形回帰
- 共分散の理解がすべての基礎
- 相関係数の正しい理解
- p値と統計的検定
- よく使われる解析法
- 重回帰分析
- 主成分分析
- ロジスティック回帰分析
- 分散分析:ANOVA
- アソシエーション分析
- クラスター分析
- ブレーク 現実の汚いデータをどう扱うか:可視化の威力
- 多変量解析のためのツール
- 統計分析のためのプログラミング言語 R
- 数学計算に威力を発揮する Python
案内割引・複数名同時申込割引について
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- 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
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- 視聴期間は2024年1月18日〜26日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。