【文理融合型】欠測データ統計解析の基礎知識、多重代入法のアルゴリズム及び具体的な欠測処理～欠測データの概要やメカニズムに始まり、Rを用いた解析例解説に至るまで～

＜Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり＞☆文系・理系や予備知識の有無に関わらず、分かりやすいと大好評です！☆欠測値、欠測データの問題点、欠測パターンやメカニズム、代入法による欠測処理等。 ☆多重代入法の理論も含めて、ポイントを整理していきましょう！

セミナー講師

長崎大学　情報データ科学部 情報データ科学科　准教授 博士（理工学）　高橋将宜 先生

■経歴　具体的で実践的な内容として評判の高い『欠測データ処理』と『統計的因果推論の理論と実装』（共立出版）の著者。大学では、幅広い学生層をターゲットとして統計学の授業を担当しており、文系・理系の双方の学生から分かりやすいと評判である。【略歴】　2017年：成蹊大学大学院 理工学研究科情報科学コース 博士（理工学）　2018年：専門統計調査士　2019年：経済統計学会賞　現在：長崎大学 情報データ科学部 准教授■専門および得意な分野・研究　・統計科学　・計量政治学　・欠測データ解析　・統計的因果推論■本テーマ関連学協会での活動　・日本統計学会　正会員　・経済統計学会　正会員　・応用統計学会　正会員　・日本行動計量学会　正会員

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。（開催1週前～前日までには送付致します）※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

　本講座では、データの一部が欠測しているとき、統計学的に妥当な分析を行うことのできる多重代入法について解説する。具体的には、欠測値とは何か、欠測データの何が問題か、欠測のパターンやメカニズムとは何かといった基本的事項について解説した後、どのようなときに、どのような代入法によって欠測を処理できるのか解説する。

　また、多重代入法の理論的メカニズムについて、数値例を示しながら具体的に解説し、種々の多重代入法アルゴリズムのメカニズムと長所・短所について解説する。統計環境Rを用いて、実際に、欠測データを多重代入法によって処理して分析する具体的な例についても扱う。

■講演中のキーワード　・欠測値　・多重代入法　・補完　・欠損値　・R

習得できる知識

 1. 欠測データの特性を理解している 2. 多重代入法のメカニズムを理解している 3. 具体的なデータの欠測値をRによって多重代入法で処理できる 4. 多重代入法を適用した後のデータを用いて統計解析ができる

セミナープログラム

1. 欠測データの特性2. 単一代入法の概要3. 多重代入法の概要4. 多重代入法のアルゴリズム5. 多重代入法による欠測値処理後のデータを用いた統計解析の例6. 時間が許せば以下内容もお話します。　6.1 多重代入モデルの診断　6.2 感度分析：NMARの統計解析7. 質疑応答