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よくわかる多変量データ解析入門T
2日コース
 Business Intelligence、重回帰分析、数量化理論、正準相関分析、因子分析について学び、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。
 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:
BI【Business Intelligence】とは
BIにおける統計データ分析の役割
BIを成功させる方法と統計データ分析
   
回帰式モデルとその基本的な考え方
重回帰式モデルとその実例:国民総生産のモデル等
重回帰分析の適用例:企業の倒産を予測する等
予測・推測の良さを測る-残差分散、重相関係数
偏回帰係数の信頼区間:消費支出・物価指数等の例

多重共線性の見出し方:ドルベース輸出価格指数の例
リッジ回帰:基本的考え方と対処方法
輸入・資本形成等の分析例、冷蔵庫の実勢価格の分析例
重要な説明変数の選択:その手順と歯の咬耗度の分析例
変数選択の基準値:情報量基準AIC、Cp 統計量など
   
マーケティングデータ分析:
重回帰分析による売り上額の予測
数量化1類:アンケート調査データの分析
数量化2類:好みの飲み物に関する分析例
数量化3類:余暇活動に関するデータ分析
   
多変量間の関連性:正準相関分析の考え方
正準相関分析の実例:肉の消費量の分析例等
主成分正準相関分析:入試データの分析
   
因子分析とは
因子分析の実例:調査データによる分析等
因子分析の安定性と軸の回転
   
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。
   
質疑応答
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