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講義方針
 統計データ分析の基本講座科目・多変量データ解析 @ 統計データ分析 I−T、A統計データ分析T-U、B統計データ分析U、C 多変量データ解析T、D 多変量データ解析U、は数学の知識を必要としない講義を致します。ただ、3の二乗(3×3=32)とルート(√3などの平方根)は使います。E 多変量データ解析V、では高校の数学1までの内容が入ることがありますが、その際は必要に応じて簡単な復習をします

 また、優れた統計フリーソフト「R」を使い、講義の中で、データ分析例を話します。その際は「R」のプログラムは差し上げています。「R」の詳細について教える時間はありませんので、別途「Rでの統計データ分析」という1日の講座を用意してあります。ご自分の使い慣れた「統計データ分析ソフト」をお持ちの方は、そのソフトを用いるのがよいと考えています。

 
パソコンの演習で用いるデータは、マーケティングデータ、調査データ、衣服のデータ、消費者物価指数等のデータ、筆跡データ、歯学データ、生体データ、成績データ、植物データ、環境データ、決算報告書データ等です。ホームページにもデータ例 統計データ(xls,csv)を載せてありますので、ご自分のデータをあまりお持ちでない方は活用ください。

 数学は統計学の理論的な研究では重要な役割を果たしますが、統計データ分析の考え方、結果の解釈、活用するときの留意点等では、必須なものではありません。上記の統計データ分析の基本公開講座では、数学を出来る限り使わないで、分析例を示しながら、それぞれの統計データ分析の本質的な考え方を分かりやすく説明することを心がけています。

 履修をお考えの方は、基本講座科目・多変量データ解析の学ぶ順序と難易度についてはこちら を参照して下さい。公開講座の講義内容は、各科目共、より応用的で、多少の変更がありますのでご了承下さい。

 当機構の数人で、これまでに統計学で60人程の博士の学位を授与していますので、必要な方には統計数学による説明は十分にできます。数学的な説明は、ご希望であれば個別に対応いたします。
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