統計学入門シリーズセミナー【第2回】多変量解析入門

セミナー趣旨

　多変量解析とは、数多くの変数からなるデータに対する分析手法の総称です。さまざまな分析手法の中から、「定番」とでも言うべき、代表的なものを本講座ではご紹介します。
　本講座は、これからデータを取得しようという方にも、すでに取得済みという方にも、おすすめです。過去に多変量解析をひととおり学んだものの、実は知識にやや不安を覚えているという方にもおすすめです。
　尚、本講座を受講するにあたり、数学的な水準を心配する必要はありません。中学校程度の数学の知識があれば大丈夫です。
　統計学について全くの初心者の方は，事前の「実践的な統計学入門」の受講をお勧めします。
■セミナー全体の特長
　すでに手元にある、あるいはこれから取得しようと考えている、データをうまく調理できないものかと考えている方におすすめの講座です。
　第1回の「実践的な統計学入門」では、「統計学とはどういうものか？」「統計学を学ぶ意義は？」といったことを解説します。「t検定」「カイ二乗検定」といった名前をご存じの方もいるかもしれませんが、統計学における代表的な手法のひとつである、統計的仮説検定も解説します。
　第2回の「多変量解析入門」では、重回帰分析や因子分析などの、数多くの変数からなるデータに対する分析手法を解説します。
　第3回の「初めてのベイズ統計学」では、「ベイズ統計学とはどういうものか？」「（第1回で扱う）一般的な統計学と何が違うのか？」「ベイズ統計学の活用法」といったことを解説します。

受講対象・レベル

・多変量解析の初心者
・多変量解析を過去にひととおり学んだものの忘れてしまった方

習得できる知識

・多変量解析の大まかな雰囲気
・さまざまな分析手法の活用法

セミナープログラム

1.多変量解析とは？
　1.1　多変量解析とは？
　1.2　さまざまな分析手法の紹介

2.統計学の基礎知識
　2.1　データ分析の取り組み方
　2.2　平方和と分散と標準偏差
　2.3　基準化（標準化）
　2.4　単相関係数

3.売上額などの“数値”を予測したい！～重回帰分析～
　3.1　重回帰分析とは？
　3.2　回帰分析と重回帰分析の具体例
　3.3　分析結果の精度（重相関係数/決定係数）
　3.4　予測

4.ウチの商品が売れる“確率”を予測したい！～ロジスティック回帰分析～
　4.1　ロジスティック回帰分析とは？
　4.2　具体例
　4.3　リスク比とオッズ比とハザード比

5.最優秀な人や支社を明らかにしたい！～主成分分析～
　5.1　主成分分析とは？
　5.2　具体例
　5.3　分析結果の精度（寄与率）

6.顧客の深層心理を明らかにしたい！～因子分析～
　6.1　因子分析とは？
　6.2　具体例
　6.3　分析結果の精度（寄与率）
　6.4　因子の回転（直交回転/斜交回転）

7.とりあえずデータをわしづかみしたい！～コレスポンデンス分析と数量化Ⅲ類～
　7.1　コレスポンデンス分析とは？
　7.2　コレスポンデンス分析の具体例
　7.3　数量化Ⅲ類とは？
　7.4　数量化Ⅲ類の具体例
　7.5　分析結果の精度
　7.6　軸の解釈

8.顧客を分類したい！　～クラスター分析～
　8.1　クラスター分析とは？
　8.2　具体例
（質疑応答）

※シリーズその他日程

セミナー講師

著述家 高橋 信 先生

■主経歴
　ロングセラーであり、海外で数多く翻訳されている、「マンガでわかる統計学」シリーズの著者。
　1998年九州芸術工科大学（現 九州大学）大学院芸術工学研究科情報伝達専攻修了。民間企業で統計学セミナー講師業務やデータ分析業務に長く従事した後、大学非常勤講師や非常勤研究員などを務め、現在は著述家。
■専門・得意分野
統計学・データ分析
■本テーマ関連の学会・協会等での委員会活動など
日本統計学会

セミナー受講料

受講料(資料・昼食付)
＜全3回同時申込の場合のみ＞
1月10日（金）までに、全3回申込の場合に限り、88,000円（税込）
※1社2名以上同時申込は、さらに11,000円（税込）引き
＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

＊全3回申込の方へ（不測の事態により、全回開催出来ない場合、以下規定に基づき、返金致します。）
　全3回中、2回未満の実施の場合： 70％返金
　全3回中、3回未満の実施の場合： 40％返金

※申込時に参加形態(第○・○回参加)を申込備考覧に記載下さい。
※各回、別の方が受講いただくことも可能です。
※1社2名以上同時申込は、同時申込、同形態(講座数、参加日)でのお申込のみ