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よく分かる多変量データ解析入門U
主成分分析
1日コース
 主成分分析について、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。また、要因分析の方法の一つとして用いられる、数量化3類について学びます。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。
 また、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) 成績データの相関係数、手のデータの相関係数
(2) 相関係数と正規分布
(3) 相関係数の安定性
(4) 分散と共分散について
(5) 主成分分析とは
(6) 分散共分散行列による主成分分析―手のデータ
(7) 相関行列による主成分分析(1)―成績のデータ
(8) 相関行列による主成分分析(2)―被服のデータ
(9) Business Intelligenceにおける主成分分析の果たす役割
(10) ビッグデータの活用と主成分分析
(11) 因子負荷量―漢字テストの分析
(12) 歯の咬耗度に基づく主成分分析
(13) 主成分軸の回転
(14) 固有値の信頼区間
(15) 固有ベクトルの信頼性
(16) 数量化3類:パターン分類の数量化
(17) 嗜好調査データ分析例による説明
(18) 余暇調査データ分析例による説明
(19) 数量化3類に基づく複数個の尺度の抽出
(20) 因子分析等のその他の要因分析法の簡単な紹介

○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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