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。