多変量解析 入門 セミナー

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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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※本セミナーはZoomを用いたオンラインセミナーです。(会場では行いません。)

★多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることが出来るようになります!


 ・Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
    →参加方法はこちら



多変量解析入門−たくさんの変数を縦横無尽に分析する−

<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

専修大学 人間科学部 教授 博士(社会学) 小杉 考司 先生

講師紹介

■主経歴
2005.04〜2007.3 日本学術振興会特別研究員PD
2007.04〜 山口大学教育学部 講師
2011.04〜 山口大学教育学部 准教授
2018.04? 専修大学人間科学部 准教授
2019.04より 現職

■主要著書
小杉考司(2007).社会調査士のための多変量解析法北大路書房.
小杉考司・清水裕士(編著)(2014).M-plusとRによる構造方程式モデリング北大路書房.
小杉考司・押江隆(2014).Rチュートリアルセミナーテキスト.http://goo.gl/BL5i8f
小杉考司(2018) 言葉と数式で理解する多変量解析入門, 北大路書房.
小杉考司(2019) Rでらくらく心理統計 Rstudio徹底活用, 講談社.

■本テーマ関連の所属学会・協会・団体等
日本行動計量学会・日本心理学会・日本社会心理学会・数理社会学会

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日時・会場・受講料

●日時 2020年11月18日(水) 10:30-16:30
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●会場  会場での講義は行いません。
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300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 →

*本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
 (下記ご確認の上、お申込み下さい)。

・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
 *PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。

・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
*Zoomアプリのインストールをしないブラウザからのご参加テストもこちらから可能です
*Skypeなど別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまいZoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。


 ・Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
    →参加方法はこちら


・本講座の配布資料は、PDFにてご送付申し上げます。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。

・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
req@johokiko.co.jp

セミナーポイント

■セミナーポイント
 このセミナーでは,多変量解析法の原理を因子分析系と回帰分析系の二つの体系にわけてその概略を掴み,その両者を統合する構造方程式モデルはどのようにして構成されているのかについての直感的理解を得ることを目的としています。
 また,これらの手法はいずれも線形モデルであり,線形代数の行列表現を用いることでスッキリと記述することができます。この数式的な理解を図とイメージで直感的に理解することで,多変量解析の世界を一気に俯瞰して捉えることができるようになります。

■受講後、習得できること
・多変量解析の体系とそれぞれの目的を理解できる
・回帰分析系モデルの種類と用途を理解できる
・因子分析系モデルの種類と用途を理解できる
・データ全体を俯瞰的に捉え,そこにモデルを当てはめて考える多変量解析的思考ができるようになる

セミナー内容

1.多変量解析の体系と目的
 1.1 多変量データとは;数値データの種類・水準
 1.2 回帰分析系モデルの世界
 1.3 因子分析系モデルの世界
 1.4 構造方程式モデルによる線形世界の統合

2.回帰分析系モデルの仕組み
 2.1 データにモデルを「当てはめる」
 2.2 未知数を推定する数学的仕組み1;最小二乗法
 2.3 未知数を推定する数学的仕組み2;最尤法
 2.4 未知数を推定する数学的仕組み3;ベイズ法

3.因子分析系モデルの仕組み
 3.1 因子分析モデルはテスト理論から
 3.2 因子分析の目的;要約・圧縮/不要な情報の切り捨て
 3.3 因子分析の数学的仕組みの前に;線形代数のエッセンス
 3.4 因子分析の数学的仕組み;固有値分解

4.多変量解析を俯瞰する
 4.1 固有値分解と多変量解析
 4.2 行列表現と構造方程式モデル
 4.3 本講義でカバーできなかった領域;非線形の世界
 4.4 まとめ

(質疑応答)

セミナー番号:AF201174

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