技術者・研究者のための多変量解析入門講座

セミナー趣旨

　本セミナーでは、データ解析の王道である多変量解析について、その基本原理を理解した上で、重回帰分析、主成分分析、分散分析（ANOVA）、クラスター分析など代表的な手法について紹介していきます。ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。また現実の面倒なデータをどう取り扱うかについても触れますが，個別にご質問いただければさらにお答えいたします。
　多くの項目を扱うため，数学的な詳細に触れることはなるべく避けますので，数学に自信のない方でも受講可能です。なお、数学的なレベルは高校数学（数列，微積，確率）程度を想定しています。
　多変量解析のツールとして現在最も人気があるのは、統計計算パッケージの R と、高い数学機能をもつ汎用プログラミング言語 Python です。本セミナーではこれらについての紹介も行います。

受講対象・レベル

・これからデータ処理に取り組む予定の技術者・研究者の方、および業務においてデータ処理の知識を広げたい方。

必要な予備知識

・予備知識としては高校の数学I, II 程度を想定し、必要な知識は補って解説いたします。

習得できる知識

・さまざまのデータ整理と可視化技法について知識を得る。
・多変量解析に共通する数学的な原理を理解する。
・さまざまなデータに対して、どのような多変量解析の手法が適しているかを判断できる。
・多変量解析のためのフリーソフトR および Python について概要がわかる。

セミナープログラム

1.  多変量解析の基礎
　1-1 二変量データの線形回帰
　1-2 共分散の理解がすべての基礎
　1-3 相関係数の正しい理解
　1-4 p値と統計的検定
　ブレーク　p値でごまかす危険について

2. よく使われる解析法
　2-1 重回帰分析
　2-2 主成分分析
　2-3 因子分析
　2-4 ロジスティック回帰分析
　2-5 分散分析：ANOVA
　2-6 アソシエーション分析
　2-7 クラスター分析
　ブレーク　現実の汚いデータをどう扱うか：可視化の威力

3. 多変量解析のためのツール
　3-1 統計分析のためのプログラミング言語 R
　3-2 数学計算に威力を発揮する Python
　
※内容については若干の変更の可能性があります。

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セミナー講師

京都女子大学 現代社会学部 名誉教授 理学博士 小波 秀雄 氏
＜ご専門＞
　コンピューターサイエンス，統計学
＜ご略歴＞　
　2000年より京都女子大学、大学コンソーシアム京都等にて統計学、プログラミングを担当
授業テキストを公開した統計学のテキストは累計数十万ダウンロードされている
http://konamih.sakura.ne.jp/Stats/Text/

22nd International Conference on Neural Information Processing(ICONIP2015)主催のThe 2015 Cybersecurity DataMining Competition(CDMC2015)にてチーム優勝
情報処理学会会員

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合46,200円、
　 2名同時申込の場合計49,500円（2人目無料：1名あたり24,750円）で受講できます。
（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
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　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
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受講について

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• セミナー資料はPDFにてお送りいたします。※紙媒体での配布はございません。
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