最初の一歩をスムーズに踏み出せる！ 多変量解析超入門セミナー

○教科書や教育セミナーの多くは手法を中心とし、基本的な考え方の教育が欠落しています！
○本セミナーでは、具体例を交えながら重要な「考え方」のポイントを解説します！

日時　2017年4月13日（木）　10:30-16:30　2017年4月14日（金）　10:30-16:30

受講料　1名61,560円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
　　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき50,760円

【講師】

(株)メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山陽二郎 先生
1993　　　　　 東京大学医学系研究科博士課程　終了
1993-2014　 製薬企業にて統計解析実務および社員教育に従事
2015-　　　 　株式会社メドインフォ設立　代表取締役

【セミナープログラム】

■講座のポイント
　データが氾濫する今日，多次元のデータから本質的な情報を抽出する多変量解析は，業務の効率化や生産性向上の観点で重要視されてきています。しかしながら，多変量解析の教科書や教育セミナーの多くは手法を中心としたものであり，基本的な考え方の教育が欠落しています。統計ソフトは簡単に入手でき，データさえあれば簡単に出力することはできるのですが，得られた結果に対し誤った解釈をしたり，場合によっては説明変数が多すぎて計算不能となったりしてしまう場合も多々あります。
　本講座ではできるだけ具体例を交えながら，多変量解析の手法よりはむしろ重要な考え方をマスターします。

■受講後、習得できること
・多変量解析の基本的考え方をマスターできる。
・多変量解析が実際の業務に活用できる。
・多変量解析で得られたデータを正しく解釈できる。

■講演中のキーワード
多変量解析　基礎　統計　重回帰分析　主成分分析

【セミナープログラム】

1．多変量解析の基本コンセプト
　1）単変量解析の基本コンセプト
　2）多変量解析の基本コンセプト
　3）説明変数と応答変数
　4）モデルの複雑性と頑健性

2．重回帰解析
　1）単回帰と重回帰
　2）最小2乗法
　3）変数選択：逐次選択法
　4）変数選択：総当り法

3．ロジスティック回帰解析
　1）2値変数に対する回帰分析
　2）ロジット変換
　3）最尤推定法
　4）オッズとオッズ比

4．主成分分析
　1）多次元データを1次元に縮約する
　2）座標の回転
　3）相関係数の平方和の最大化
　4）固有値・固有ベクトルと因子負荷量
　5）主成分得点のプロット

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
　4）マハラノビス距離による判別方法

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）回帰木分析
　2）ランダムフォレスト法

8．機械学習
　1）いろいろな機械学習手法
　2）サポートベクターマシン
　3）クロスバリデーション
　4）創薬研究への応用

9. ミニ演習
　1)エクセル行列関数の基本的使い方
　2)エクセル行列関数を使った重回帰分析
　3)エクセルソルバーの基本的使い方
　4)エクセルソルバーを使ったロジスティック回帰分析
　5)エクセルソルバーを使った主成分分析