複数の関係ある変数を同時に解析する方法が多変量解析です。多変量解析はベクトル・行列などの線形代数と密接な関係があり、複雑に見える表記や計算などで多変量解析の入り口で挫折された方も多くいらっしゃると思います。
本講義では、複数の変数を合成した合成変数を構成することで情報縮約を行う主成分分析と、観測されていない変数である潜在変数を抽出する因子分析にスポットを当て、多変量解析に入口を立ち、そこから先へ自ら進んでいくための第一歩を踏み出す手助けをすることを目的とします。モデルを表現するための数式は、できるだけ簡素に書きますが、あえて省略しません。何故なら、「ちゃんとした」数式を使って講義することで、数式に慣れていただき、そのことが講義後の自学への一助になると考えているからです。もちろん、実解析への応用も視野に入れ、理論的な話だけでなくRを使った実装を実演します。
- 多変量データとは
- 標本分散・標本共分散・標本相関
- 標本平均ベクトルと標本共分散行列
- データの標準化
- 線形代数の復習
- 主成分分析
- 情報の縮約
- 分散最大化と主成分
- 主成分得点・因子負荷量
- 主成分を用いたBiplot
- Rによる実装
- 因子分析
- 観測変数・潜在変数とパス図
- 探索的因子分析
- 因子負荷量と因子数の決定
- 回転の不変性とバリマックス回転
- Rによる実装
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ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
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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。
- 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
- 視聴期間は2024年9月20日〜10月4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。
- セミナー資料は別途、送付いたします。