初心者のための多変量解析～主成分分析と因子分析～

セミナー趣旨

複数の関係ある変数を同時に解析する方法が多変量解析です．多変量解析はベクトル・行列などの線形代数と密接な関係があり，複雑に見える表記や計算などで多変量解析の入り口で挫折された方も多くいらっしゃると思います．

　本講義では，複数の変数を合成した合成変数を構成することで情報縮約を行う主成分分析と，観測されていない変数である潜在変数を抽出する因子分析にスポットを当て，多変量解析に入口を立ち，そこから先へ自ら進んでいくための第一歩を踏み出す手助けをすることを目的とします．モデルを表現するための数式は，できるだけ簡素に書きますが，あえて省略しません．何故なら，「ちゃんとした」数式を使って講義することで，数式に慣れていただき，そのことが講義後の自学への一助になると考えているからです．もちろん，実解析への応用も視野に入れ，理論的な話だけでなくRを使った実装を実演します．

受講対象・レベル

統計解析初心者のかた，多変量解析に興味があるが解析はしたことはない方

必要な予備知識

ベクトル・行列の表現，転置，和と積の計算，和のΣの基本的知識と簡単な計算

習得できる知識

・正しい主成分分析と因子分析の知識を習得できる．
・互いに関連がある複数のデータを要約し図示する手法が身に付き，データを見せ説明するプレゼンテーションに活かすことができる．
・変数の背後にある要因を抽出する手法が身に付き，アンケート調査などに活かすことができる．

セミナープログラム

１．多変量データとは
 1-1．標本分散・標本共分散・標本相関
 1-2．標本平均ベクトルと標本共分散行列
 1-3．データの標準化
 1-4．線形代数の復習(単位行列・逆行列・直交行列) 

２．主成分分析
 2-1．情報の縮約
 2-2．分散最大化と主成分
 2-3．主成分得点・因子負荷量
 2-4．主成分を用いたBiplot
 2-5．Rによる実装

３．因子分析
 3-1．観測変数・潜在変数とパス図
 3-2．探索的因子分析
 3-3．因子負荷量と因子数の決定
 3-4．回転の不変性とバリマックス回転
 3-5．Rによる実装
 

セミナー講師

広島大学　大学院先進理工系科学研究科数学プログラム
教授　栁原 宏和氏

【ご経歴】
1996年3月：広島大学学校教育学部小学校教員養成課程卒業
2007年6月－2020年9月：(株) 東京カンテイ 統計解析アドバイザー
2015年10月－2018年10月：広島大学 Distinguished Researcher
2020年10月－2024年3月：広島大学 AI・データイノベーション教育研究センター データ解析部門 部門長
2021年6月－2023年5月：日本統計学会誌和文誌編集委員長

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
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　 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。
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　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
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受講について

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