着実にステップアップできる多変量解析講座

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本セミナーでは、重回帰分析やロジスティック回帰分析、主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形で解説いたします。

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プログラム

本講座は、初心者から中級者まで幅広い層を対象としており、着実にステップアップできる内容となっています。本講座では、重回帰分析やロジスティック回帰分析、主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形で学べます。現代のデータ駆動型社会では、単変量解析だけでは把握しきれない複雑なデータ構造や相互関係を正確に理解することが求められています。  本多変量解析入門講座は、医療、製薬、製造、マーケティングなど幅広い分野で役立つ高度なデータ解析スキルを身につける絶好の機会です。

  1. 多変量解析の基本コンセプト
    1. 多変量データとは
    2. 説明変数と目的変数
    3. モデルの複雑性と頑健性
  2. 重回帰分析
    1. 単回帰と重回帰
    2. Excelソルバーを使った重回帰分析
    3. 行列計算を使った重回帰分析
    4. 変数選択
  3. ロジスティック回帰解析
    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. Excelソルバーを使ったロジスティック回帰分析
    4. 2変数の場合の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. Excelソルバーを使った主成分分析
    3. 固有値・固有ベクトルと因子負荷量
    4. 変数間の関係を調べる
  5. 判別分析
    1. 1変数による2群の判別
    2. 線形判別関数
    3. 判別得点と誤判別の確率
  6. クラスター分析
    1. 階層的クラスター分析法
    2. 非階層的クラスター分析法
  7. 決定木分析
    1. 回帰分析
    2. ランダムフォレスト法
  8. 機械学習手法
    1. いろいろな機械学習手法
    2. 事例紹介:サポートベクターマシン

受講料

複数名受講割引

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

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