イチから知る多変量解析セミナー ―Rを通じて各手法を具体的に把握する―

★多変量解析で何ができるか、どのような手法をつかえば良いかがわかる、入門セミナー！
　統計計算パッケージ R （フリーソフト）を実務に使ってみたい方にもお勧めです。

受講料
『イチから知る多変量解析（5月19日）』のみのお申込みの場合
　　1名46,440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35,640円

『はじめて統計学入門（5月18日）』と合わせてお申込みの場合
　　　（同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。）
　　　1名71,280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60,480円　⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

セミナーポイント

　古典統計学における主要な役割は推定および検定といえます。これらは未知の母集団の特性を，標本抽出と確率分布の考えをもとに絞り出していく手法であり，正規分布がそのアイディアの根底にあります．多変量解析の基礎はその延長線上にあって，多数の変数からなるデータから，母集団の特性と傾向を推定，検定するものです。また最近では，古典統計とは別の発想から現代的な手法もいろいろと開発，提案されてきています。
　ますます現代社会に必要とされることが多くなった多変量解析ですが、特に経験の浅い・馴染みの無い方にとって、数多くある手法はどう違うのか・局面ごとにどのように使い分ければ良いのか・出された解析結果が適切な手法を用いられているのかどうか判断に迷う等々、疑問となることもまた多いのではないでしょうか？
　このような疑問をクリアすることで、誤った解釈に惑わされず、またデータを適切に処理することができるようになります。
　本講座では，最近になって飛躍的にユーザーの人気を集めている，フリーソフトの統計計算パッケージRについて，導入・活用の初歩について解説し，その操作をお見せしながら，データを多様なグラフィックスを使って提示することで，具体的に多変量解析の世界を学んでいきます。使われるデータは，環境，医療，心理などの実際のデータで用いられたものです。
　多変量解析の基本的な概念から各手法の特徴、現代的なデータ解析手法まで、わかりやすく習得できます。

○受講対象：
　・多変量統計で何ができるかを知りたい方。
　・多変量解析の各手法の特徴と使い分け・その根拠を知りたい方。
　・統計パッケージRについて，どんなことができるかを知りたい方。
　・統計パッケージRを実務に使ってみたい方。
　・ビッグデータやデータマイニングと多変量解析との関係を見ておきたい方。
　数学的なレベルは高校数学（数列，微積，確率）程度を想定していますが，数学的な細部には立ち入りませんので、数学に自信のない方・文系の方でも受講可能です。

○受講後、習得できること：
　・基本的な多変量解析の原理と手法とともに，最近使われるようになってきたさまざまな現代的手法についても概観して，この広大な世界への視野を獲得します。
　・また、様々な局面に際し、何故その手法が用いられているのか・どの手法を用いればよいか、その意味について実例を交えた概略がわかるようになります。
　・多変量解析でできることがわかるようになります。
　・さらに，このところ急速に利用者が増えている統計パッケージの R（フリーソフト）についても，導入・活用に関する情報が得られます。講演者による紹介と実演を通じてイメージが掴めるでしょう。また、SPSS などを使われている方にも、解析の手法の本質的な部分を理解していただけるので、より深い解析が可能になります。

講師

京都女子大学 名誉教授 理学博士 　小波 秀雄 先生

　東北大学理学部化学科卒業，同大学院博士課程後期中退，東北大学反応化学研究所助手， 東北大学理学部助教授，国立宮城工業高等専門学校教授，京都女子大学現代社会学部教授を 歴任，2016年より京都女子大学名誉教授。
　研究領域としては高分子溶液の統計力学，色素分子の分光学等，機能性材料の物理化学的研究に従事。
　京都女子大移籍，統計学，プログラミングを16年にわたって担当し，各地で確率統計等のセミナー講師を務めている。
　趣味は読書とチェロ，ピアノの演奏，プログラミング能力を活かした各種データの趣味的分析。

セミナー内容

１．統計計算パッケージ R （フリーソフト）導入・活用の初歩
　　　R とは何か？
　　　他の統計用ソフト（Excel, SPSSなど）よりどこが優れているのか
　　　R の入手とインストールの仕方
　　　何をどう勉強していけばよいか―初級者が効率よく学ぶためのガイド
　　　　・有用なウェブ情報
　　　　・入門に使える本，応用に使える本

２.多変量データとはなにか
　　　どんなデータが多変量データと呼ばれるか
　　　変数のいろいろ―比尺度，順序尺度，間隔尺度，名義尺度
　　　多変量データを特徴づける統計量は何か
　　　多変量データのグラフィックスによる表現
　　　多変量解析の目的はなにか
　　　さまざまの多変量解析法の特徴と問題点

３．二変量の統計的あつかい
　　　散布図と相関―線形モデルによる回帰分析
　　　相関係数の意味は散布図でわかる
　　　相関係数の信頼性は？
　　　分割表（クロス集計表）を使った統計判断―オッズ比と独立性の検定
　　　非線形モデルによる回帰分析

４．重回帰分析
　　　線形モデルを多次元化する
　　　２つ以上の原因のどの原因がどの程度効いているのか？
　　　重回帰分析の結果の正しさは？―分散分析で正しさを検証する
　　　数量化Ⅰ類―カテゴリカル変数を使って重回帰分析を行う
　　　正準相関分析への一般化

５．主成分分析と因子分析
　　　多数の変数から新しい変数を合成して，データを要約する
　　　２つか３つの少数の主成分で全体の情報を把握する
　　　「理科と算数の成績はまとめてもいい？」
　　　多数の変数を支配する少数の見えない共通因子を推定する

６．クラスター分析
　　　似たもの同士をデンドログラム（樹状図）に分類する
　　　アヤメの花の形を分類する
　　　各国の生命表から世界の国を分類する
　　　分類のアルゴリズムは多様

７．ロジスティック回帰分析―二値データモデルによる分析
　　　ロジスティック曲線とはなにか
　　　ある因子が「死ぬ」確率に及ぼす影響を評価する
　　　タイタニック号のデータを使った解析の例
　　　判別分析とロジスティック回帰分析

８．その他の分析手法と応用
　　　ネットワーク分析―友人関係を引き出すグラフ理論系の分析
　　　アソシエーション分析―購買行動をマーケティングに活かす

９．データマイニングとビッグデータ
　　　ビッグデータと統計学の微妙な関係
　　　インターネット情報を利用するテクニック
　　　形態素解析の世界―日本語の分析が可能になった