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よく分かる多変量データ解析入門T
重回帰分析
1日コース
 重回帰分析について、いろいろなデータ分析の適用例を通して講義を進めます。数学を使わないで、分析例を示しながら、上記の多変量データ分析の本質的な考え方、数値結果の解釈、結果の信頼性等を分かりやすく説明いたします。
 学習支援のため、講義のパワーポイントと関連資料をUSBを通して提供しています。当日パソコンを持参しない方はUSBをご持参下さい。
 内容:
 (1) 回帰式モデルとその基本的な考え方
 (2) 重回帰式モデルとその実例:国民総生産のモデル等
 (3) BIにおける重回帰分析の果たす役割
 (4) ビッグデータの活用と重回帰分析
 (5) 重回帰分析の適用例:企業の倒産を予測する等
 (6) 予測・推測の良さを測る-残差分散、重相関係数
 (7) 偏回帰係数の信頼区間:消費支出・物価指数等の例
 (8) 多重共線性の見出し方:ドルベース輸出価格指数の例
 (9) リッジ回帰:基本的考え方と対処方法
 (10) 輸入・資本形成等の分析例、冷蔵庫の実勢価格の分析例
 (11) 重要な説明変数の選択:その手順と歯の咬耗度の分析例
 (12) 変数選択の基準値:情報量基準AIC、Cp 統計量など
 (13) ロジスティック回帰分析.
 (14) 重回帰分析による売り上額の予測:マーケティングデータ分析 
 (15) 数量化1類:アンケート調査データの分析
 (16) 分析結果の信頼性と現実問題での対応

○ご自分の関心あるデータでの分析
 10分の説明と、それに対する講師の質疑応答。(説明の際に使うデータは、
 他の方もいるので、実際のデータでなくてよい。多少の変更を加えたデータ
 でよい)。参加者の中で希望者のみ。

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