技術者・研究者のための多変量解析入門

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本セミナーでは、実務でよく使われている多変量解析手法の基礎的な考え方と、使用する際の注意点や結果の解釈の方法について解説いたします。

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プログラム

実務でよく使われている多変量解析手法の基礎的な考え方と、使用する際の注意点や結果の解釈の方法について解説する。講座で取り上げる手法は、回帰分析、ロジスティック回帰分析、因子分析で、これらの手法については、詳細な説明を行う。また、機械学習をはじめとする新たな手法についても、その概略を解説する。

  1. 多変量解析の種類
  2. 目的変数、目的変数のある分析、目的変数がない分析
  3. 回帰分析
    1. 回帰分析の結果の読み方・注意点
  4. ロジスティック回帰分析
    1. 回帰分析との類似点と違い
    2. 確率の計算
  5. 因子分析
    1. 探索的因子分析と検証的因子分析
    2. 尺度構成と因子分析
  6. その他の多変量解析

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