多変量解析入門 〜ケモメトリックス手法を用いた生物・化学データの解析〜

「多変量解析を初めて勉強したい!」
「統計の基礎知識から学習したい!」
「まずは多変量解析の基本がどんなものかを知りたい!」

という方におすすめのセミナー。


★ ケモメトリックス手法についても解説する為、生物・化学分野の方には特におすすめです!!


講師


ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社
研究開発本部 開発1部 部長 山本 博之 先生

■ 経歴
2003年 神戸大学 工学部 応用化学科 卒業
2008年 神戸大学大学院自然科学研究科 分子物質科学専攻 博士課程修了
2008年 ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社 入社
2012-2013年 味の素株式会社 イノベーション研究所 研究員
2013-2017年 ヒューマン・メタボローム・テクノロジーズ株式会社 主任
2018年-現在 現職

■ 専門および得意な分野・研究
ケモメトリックス、多変量解析、機械学習、メタボロミクス

■ 本テーマ関連学協会での活動
質量分析インフォマティクス研究会 世話人


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


■ 講座のポイント
 化学・生物分野では、『変数の数』が『サンプルの数』より多いデータセットを扱うことが多く、このような場合には、特にデータの可視化が有効です。そこで本講座では、多変量解析全般の紹介に加えて、ケモメトリックスの代表的な解析方法である主成分分析とPartial Least Squaresを中心に、データの可視化と因子負荷量を用いた変数選択について詳しく紹介します。
 多変量解析の理解に必要な行列の演算、固有値・固有ベクトル、確率統計の基礎的な知識に加え、メタボロームデータを例として実際のデータをRで解析する方法についても講座の中で紹介します。

■ 受講後、習得できること
・主成分分析とPartial Least Squaresの理解
・データの可視化と因子負荷量を用いた変数選択
・『変数の数』が『サンプルの数』より多い時の注意点

■ 講演中のキーワード
・ケモメトリックス
・多変量解析
・機械学習
・メタボロミクス
・バイオインフォマティクス


セミナー内容


・多変量解析とは
  多変量解析の概念・イメージ・考え方
  データの効果的な利活用(課題抽出〜解決まで)
  期待する結果に持って行くための解析方法
  データの解釈

・ケモメトリックスとは
  生物・化学分野での解析例
  『変数の数』が『サンプルの数』より多いデータの解析

・基礎知識
  統計データの基礎・処理について
  主要な統計の知識
  行列の演算
  固有値・固有ベクトル

・データの可視化
  主成分分析とは
  ナイーブPartial Least Squares(PLS)とは
  スケーリング 
  因子負荷量とは
  因子負荷量を用いた変数選択
  メタボロームデータを用いた解析例
  Rでの解析手順

・回帰分析
  重回帰分析
  正則化とリッジ回帰
  主成分回帰
  PLS回帰

・判別分析
  PLS判別分析
  フィッシャーの線形判別分析(FDA)
  正則化FDA

・質疑応答