多変量解析 セミナー 統計

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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

【参加対象者】
統計的手法に対する理解を深めたい
多変量解析の理解
多変量解析を使いたい
多変量解析のイメージをつかむ

<名古屋開催>
 初心者のための多変量解析超入門 
〜多変量解析のイメージを掴み、実際に使えるようになるために〜 

講師

杉本解析サービス 代表 杉本典夫 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
1952年 愛知県生まれ
1975年 静岡大学理学部卒業後、製薬企業の研究開発部に勤務。
1994年 同企業の解析室長に就任。
2006年 同企業を退職、ゲノム医学系大学発ベンチャー企業の取締役に就任。
2008年 同企業を退職、杉本解析サービスを開業、現在に至る。

■専門および得意な分野・研究
医学・薬学を中心にした研究データの統計解析とコンサルティング、および統計解析を中心にしたソフトウェア開発。

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年10月8日(火) 10:30-16:30
●会場 [愛知・名古屋]ウインクあいち11階1106 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名43,000円 + 税、(資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき33,000円 + 税
 ※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。
      *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 →

セミナーポイント


■講座のポイント 
近年、医学・薬学・生命科学分野では多変量解析が必須になりつつあります。本セミナーでは、多変量解析を利用する必要に迫られた研究者や企業の担当者、さらに多変量解析に興味のある人のために、多変量解析の原理と解析結果の解釈方法を、できるだけ数式を使わず、できるだけわかりやすく説明します。

■受講後、習得できること 
・多変量解析の基本的な概念の理解。
・研究現場でよく用いられる多変量解析手法の適切な使い方と解析結果の解釈方法。
・研究現場で多変量解析を利用する時に犯しやすい間違いを避ける方法。
・多変量解析と単変量解析の関係から、統計学全体を俯瞰的に把握することができる。

■講演中のキーワード
多変量解析、重回帰分析、共分散分析、判別分析、ロジスティック回帰分析

セミナー内容

■講演プログラム 

1.多変量解析の基本的な概念
 1.1 多変量解析の目的
  単変量解析と多変量解析を比較することによって、多変量解析の概念と特徴を説明します。
 1.2 多変量データの要約と多変量解析
  多変量データの要約方法と概括評価項目の作成方法を説明します。
 1.3 多変量解析の分類
  外的基準と内的基準による多変量解析の分類と多変量解析手法間の関係を説明します。

2. 相関と回帰
 2.1 相関係数と回帰直線
  相関分析と回帰分析の原理と特徴を具体例に基づいて説明します。
 2.2 間違いやすい相関と回帰
  葬患係数と怪奇直線、選択例の相関の非合理性について、具体例に基づいて説明します。

3. 重回帰分析
 3.1 重回帰分析の原理
  重回帰分析の原理を具体例に基づいて説明します。
 3.2 重回帰分析結果の解釈
  具体例に基づいて解析結果と各種パラメーターの解釈方法、多重共線性について説明します。
 3.3 変数の選択
  変数選択法の種類と概略と変数選択結果の解釈方法を具体例に基づいて説明します。
 3.4 パス解析
  パス図とパス解析、階層的重回帰分析について具体例に基づいて説明し、共分散構造分析の概略についても説明します。

4. 共分散分析
 4.1 共分散分析の原理
  共分散分析の原理を具体例に基づいて説明します。
 4.2 共分散分析結果の解釈
  具体例に基づいて解析結果と各種パラメーターの解釈方法を説明します。
 4.3 交絡因子と共変数
  交絡の概念、交絡因子と共変数の関係について説明します。
 4.4 共分散分析と層別解析
  層別解析と共分散分析の関係、層別解析の欠点と共分散分析の利点について説明します。
 4.5 共分散分析と重回帰分析の関係
  共分散分析と重回帰分析の関係、ダミー変数の利用方法を具体例に基づいて説明します。
 4.6 交互作用
  交互作用の概念と気付きにくい交互作用について、具体例を挙げて説明します。

5. 判別分析
 5.1 判別分析の原理
  判別分析の原理を具体例に基づいて説明します。
 5.2 群の判別と診断率
  診断率と判別分析の関係、ROC曲線の利用方法を具体例に基づいて説明します。
 5.3 判別分析結果の解釈
  具体例に基づいて解析結果と各種パラメーターの解釈方法を説明します。
 5.4 変数の選択
  変数選択法の種類と概略と変数選択結果の解釈方法を具体例に基づいて説明します。
 5.5 ロジスティック曲線
  判別スコアをロジスティック曲線に変換する方法と、ロジスティック回帰分析との関係について具体例に基づいて説明します。

6. ロジスティック回帰分析
 6.1 ロジスティック回帰分析の原理
  ロジスティック回帰分析の原理を具体例に基づいて説明します。
 6.2 ロジスティック回帰分析結果の解釈
  具体例に基づいて解析結果と各種パラメーターの解釈方法を具体例に基づいて説明します。
 6.3 変数の選択
  変数選択法の種類と概略と変数選択結果の解釈方法を具体例に基づいて説明します。

7. 質疑応答

セミナー番号:AA1910D6

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