多変量解析入門 〜自由自在に使いこなすコツ〜

業務によく用いられる「多変量解析」を・・・

■ 正しく・方法を間違えずに使えているのか？
■ 得られたデータを理解できているのか？
■ 多変量解析にはどんな手法があり、どう使うのか？・・

★ 初心者でも、理系でなくてもわかるように、ポイントを絞ってお伝えします。

講師

早稲田大学 創造理工学部経営システム工学科　教授　大野 高裕 先生

■ ご略歴：
1978年早稲田大学理工学部工業経営学科卒業、同大学院修士・博士修了（工学博士）
1988年早稲田大学理工学部工業経営学科（現在：創造理工学部経営システム工学科）
　専任講師、助教授を経て、教授（現在に至る）
 早稲田大学学生部副部長、国際部長、教務部長を経て、理事（現在に至る）

■ 専門および得意な分野・研究：
コストエンジニアリング、管理会計、マーケティングリサーチ

■ 本テーマ関連学協会での活動：
日本リアルオプション学会会長、日本経営工学会理事、
日本経営システム学会常任理事等を歴任

受講料

1名41,040円(税込（消費税8％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき30,240円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引

セミナーポイント

■ はじめに：
　今や仕事にはデータ分析の裏づけが必須となっています。
　膨大化しつつある統計データからいかに有用な情報を取り出すのか？ そのための一つの有効な統計手法として多変量解析があります。様々な統計パッケージが市販されていますので、誰でもデータを分析してアウトプットを出すことはできますが、本当に一番適切な方法を選択できているのか？ アウトプットから情報を間違いなく読み取れているのか？ となるとやや疑問符が付くことになります。
　この課題を解決するには統計の数学的な構造を理解することが必要となりますが、文系出身の方々はつい敬遠したくなるでしょう。しかしこのセミナーでは高校の文系数学レベルのイメージで多変量解析の構造を理解でき、基本的な各手法を自由自在に使いこなすコツを伝授いたします。　

■ ご講演中のキーワード：
　平均、分散、相関係数、重回帰分析、主成分分析、数量化理論

■ 受講対象者：
・様々な統計データを平均値やクロス集計以外でも分析する必要性に迫られている方
・多変量解析を使っているものの使い方にやや自信のない方
・多変量解析の構造を概括的に理解して間違いなく手法を使いこなしたい方

■ 必要な予備知識：
・平均、分散、相関といった統計学の初歩知識
・微分の概念がわかっている

■ 本セミナーで習得できること：
・多変量解析の代表的各種手法の概要
・多変量解析各手法に共通する基本的考え方（ポリシー）
・各手法の数学的構造のイメージ
・分析目的・保有データごとの適切な手法選択
・アウトプットの妥当な解釈

セミナー内容

１．多変量解析のための基礎知識
　1) 多変量解析とは？
　2) 数学と多変量解析の関係（回帰分析を例として）
　3) 基礎となる統計量（平均、分散、相関係数）

２．多変量解析の手法選択
　1) 使う立場の心構え
　2) データ尺度から手法を選ぶ
　3) 手法選択の２大基準
　4) 多変量解析の分類
　5) 的確に選択するためのポイント

３．重回帰分析
　1) 利用目的とその留意点
　2) モデルの構造
　3) 係数算出のポリシー
　4) 係数の算出方法
　5) 分析結果の検討方法

４．主成分分析
　1) 利用目的とその留意点
　2) モデルの構造
　3) 係数算出のポリシー
　4) 係数の算出方法
　5) 分析結果の検討方法

５．判別分析
　1) 利用目的
　2) 判別に対する基本的な考え方
　3) モデルの構造
　4) 係数算出のポリシーとその方法
　5) マハラノビスの汎距離による方法
　6) 分析結果の検討方法

６．数量化理論
　1) 数量化理論の基本的な考え方
　2) 数量化理論Ⅰ類
　3) 数量化理論Ⅱ類
　4) 数量化理論Ⅲ類
　
７．まとめ
　1) 的確な手法選択の確認
　2) 複数の手法の組み合わせ