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セミナー 多変量解析 統計 重回帰分析 主成分分析 クラスター分析 数量化

はじめての多変量解析(8月30日)のみ参加↓

はじめての検定(8月29日)/はじめての多変量解析(8月30日)両日参加↓

★多変量解析の基礎から、重回帰分析/判別分析/数量化1類・2類・3類/主成分分析/クラスター分析等の各手法の実践までを1日速習!
★難解な公式は使わず図解豊富なテキストと事例を中心にお話します。
★フリーソフトでのPC演習あり。当日からすぐにデータ分析が実践できるようになります!

はじめての多変量解析

〜統計学の基礎、基本統計量と相関分析、

多変量解析の基本を学ぶ〜

【PC演習あり】

講師

株式会社アイスタット 代表取締役社長
ビジネス・ブレークスルー大学大学院 教授
志賀 保夫 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 北里大学獣医畜産学部卒業。アイシーアイファーマ株式会社(その後ゼネカ株式会社に社名変更:現アストラゼネカ株式会社)にて、MR、マネジメント&マーケティングトレーニングマネージャー、マーケティングマネージャーとして勤務し、その後、株式会社ケアネット(医療系マーケティング会社)の設立に参加(現在医薬事業部シニアメディカルマーケティングアドバザー兼務)。
 2011年株式会社アイスタットを設立。専門は、マーケティングリサーチ、マーケティングプランニング、マーケティング統計。

■保有資格:
 統計士/統計データ分析士

→このセミナーを知人に紹介する

8月29日『はじめての検定』とセットで受講可能です。
講義内容はこちら→

日時・会場・受講料

●日時 2019年8月30日(金) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階 第1特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料:
 『8月30日 はじめての多変量解析』セミナーのみのお申込みの場合
  1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円

 『8月29日 はじめての検定』と合わせてお申込みの場合
 (同じ会社の違う方でも可。※参加される方のお名前を備考欄に記載下さい。)
  1名71,280円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき60,480円
  *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナー開催にあたって

■受講者の方へ:演習用PCご持参のお願い
 本セミナーでは、Microsoft Excelおよびフリーソフトを使用した演習を行います。下記を満たすWindows PCをご持参下さい。

<フリーソフト動作確認済>
 ・OS → Windows 10、Windows 8、Windows 8.1、Windows 7
 ・Excelバージョン → Excel2016、Excel2013、Excel2010

*開催日が近くなりましたら、事前準備等のご案内を致します。(それほど時間はかからない内容です)
*ご持参が難しい場合、お申込み時に選択欄から『PC貸出』を選択ください。7,560円(税込)にて貸出致します。
*PCの貸出は原則として1週間前までにお申し出ください。

■はじめに:
・難解な統計の公式を使わず、図解豊富なテキスト、事例中心の解説、フリーソフトでのパソコン演習などを実務で活躍中の講師によるセミナー。
・楽しく学んで、すっきり納得、すぐに実務でデータ分析が実践できるようになります。

■受講対象者:
・統計学を取り入れた報告書・論文の作成に困っておられる方
・データ分析を行いたいが、問題・悩みに対し解決策が見えていない方
・お手持ちのデータを有効活用できていない方
・書籍などで統計学の知識は得ようとしているが、実践となると不安な方
・職業や、文科系理科系を問わず、多変量解析を基礎から学びたい方、多変量解析を用いてデータ分析を行いたい方

■必要な予備知識:
・統計自体の知識については、必要な予備知識は特にありません。
・Microsoft Excelを使ってのPC演習があるので、Excelの基本的な操作を習得されている方が望ましいです。

■本セミナーで習得できること:
多変量解析とは何か。多変量解析の活用法・結果の見方を学びます。 因果関係、予測、ポジショニング、グルーピングを把握するために、どのような多変量解析を適用し、活用するかを学びます。 ソフトウェア「マルチ多変量」で多変量解析の演習をします。

セミナー内容

*七つのパートに分けて学びます!

『第T部 基本統計量・相関分析をおさらいする』

 1)1変量解析、2変量解析
  a)カテゴリーデータと数量データの違い
  b)カテゴリーデータ取扱い上の注意点
  c)統計学の基礎
   ・代表値と散布度
   ・基準値と偏差値
 2)数量データと数量データの関係
  a)数量データと数量データ 散布図(相関図)
  b)数量データと数量データ 単相関係数
  c)数量データと数量データ 相関ありの基準
 3)数量データとカテゴリーデータの関係
  a)数量データとカテゴリーデータ カテゴリー別平均
  b)数量データとカテゴリーデータ 相関ありの基準
 4)カテゴリーデータとカテゴリーデータの関係
  a)カテゴリーデータとカテゴリーデータ クロス集計
  b)カテゴリーデータとカテゴリーデータ  相関ありの基準
 5)基本統計量・相関分析 まとめ

『第U部 予測のための多変量解析の概要を学ぶ』

 1)多変量解析のテーマ(1)〜(4)
 2)データのタイプ
 3)予測するための多変量解析の手法
 4)データタイプと多変量解析の手法

『第V部 予測の代表的解析手法【重回帰分析】を学ぶ』

 1)適用できるデータ
 2)関係式
 3)理論値
 4)予測精度/決定係数
 5)予測値
 6)回帰係数の解釈
 7)回帰係数の比較
 8)偏差値で重回帰
 9)標準回帰係数/重要度
 10)みかけの相関
 11)真の重要度
 12)符号逆転の現象
 13)総あたり法

『第W部』
◎どの群に属するかを判別する手法【判別分析】を学ぶ
◎カテゴリーデータの手法 【数量化1類、数量化2類】を学ぶ


 1)数量化1類
  a)具体例
  b)カテゴリースコア
  c)決定係数
 2)判別分析
  a)具体例
  b)関係式
  c)判別得点
  d)精度/判別的中率・相関比
  e)予測値
  f)判別係数の検討
 3)数量化2類
  a)具体例
  b)カテゴリースコア
  c)サンプルスコア
  d)判別的中率、相関比
  e)多群の判別分析・数量化2類
 4)予測のための多変量解析 まとめ

『第X部 類似度・分類のための多変量解析の概要を学ぶ』

 1)多変量解析のテーマ(1)〜多変量解析のテーマ(4)
 2)類似度・分類のための多変量解析のねらい
 3)データのタイプ
 4)類似度・分類のための多変量解析の手法

『第Y部 類似度・分類の代表的解析手法』

 1)具体例1 −適用できるデータ−
  a)因子分析とは
  b)因子負荷量とは
  c)因子分析で把握できる内容
 2)具体例2 −因子分析で把握できる内容−
  a)質問項目
  b)データ
  c)因子負荷量
  d)項目相互の関係
  e)因子負荷量の2乗和
  f)因子数の決め方
  g)スクリープロット
  h)因子得点
 3)具体例3 −因子分析の手順−
  a)質問文
  b)回答データ
  c)実際の手順
   ・固有値を算出
   ・因子数を決定
   ・因子負荷量算出
   ・因子名の決定
   ・因子負荷量解釈
   ・因子得点の分析
 4)因子分析用語 共通因子、独自因子、共通性
 5)因子分析用語 因子分析の軸の回転

『第Z部』
◎総合力を見出す手法【主成分分析】を学ぶ
◎ポジショニング、グルーピングを行う手法【数量化3類、クラスター分析】を学ぶ


 1)主成分分析
  a)具体例
  b)固有ベクトル
  c)項目の主成分への影響度
  d)主成分得点
  e)因子分析の結果
  f)因子分析と主成分分析の違い
 2)数量化3類
  a)具体例
  b)カテゴリースコア
  c)サンプルスコア
  d)サンプルスコアと回答との関係
 3)クラスター分析
  a)クラスター分析とは
  b)数量化3類のサンプルスコアに適用
  c)サンプルスコアをグル−ピング
  d)クラスター(グループ)のネーミング
 4)類似度・分類のための多変量解析 まとめ

<質疑応答・個別質問・講師との名刺交換>

■ご講演中のキーワード:

基本統計量、相関分析、重回帰分析、判別分析、数量化1類、数量化2類、因子分析、主成分分析、数量化3類

はじめての多変量解析(8月30日)のみ参加↓

はじめての検定(8月29日)/はじめての多変量解析(8月30日)両日参加↓

セミナー番号:AC190825

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