多変量解析の基礎｜家賃は「広さ」だけでは決まらない

この講座では、多変量解析を手法の名前で覚えるのではなく、「なぜ要因をひとつに絞ってはいけないのか」という動機から理解し、実際に動かせるところまで進みます。

たとえば部屋の家賃を考えます。広さと家賃を散布図にすると、たしかに右上がりの関係が見えます。ところが広さだけで引いた直線からは、大きく上に外れる部屋も下に外れる部屋も出てきます。同じ25平方メートルなのに、家賃が12万円の部屋と6万5千円の部屋がある。この差を「例外」で片づけてしまうのが、いちばんよくあるつまずきです。実際には駅からの距離と築年数がちがっていました。要因を複数並べて同時に効き方を測る――それが重回帰分析であり、多変量解析の出発点です。

授業では重回帰分析を軸に、偏回帰係数の読み方、決定係数、多重共線性といった実務で必ず問題になる論点を扱います。そのうえで、たくさんの変数を少数の軸にまとめる主成分分析、似たもの同士をグループに分けるクラスター分析、質的なデータを扱う数量化理論やロジスティック回帰へ広げます。ＲやＰｙｔｈｏｎでの実習を組み込み、出力のどの数字を見て判断するのかを一つずつ確認していきます。お手元のデータをお持ちいただければ、それを教材にすることも可能です。

この講座が効いてくる場面

• 売上・需要の要因分析
  何が売上を動かしているのかを、複数の候補を同時に置いて確かめられます。「広告費を増やせば売れる」という思い込みを、データで検証できるようになります。
• アンケート・顧客分析
  設問が数十個あるアンケートも、主成分分析で少数の軸に整理すれば全体像が見えます。クラスター分析と組み合わせれば、顧客セグメントを根拠をもって作れます。
• 研究・品質管理
  実験や検査のデータで、どの条件が結果に効いているのかを定量的に示せます。論文や報告書で、根拠として提示できる形にまとめる練習もおこないます。

重回帰分析と主成分分析の考え方は、そのまま機械学習の回帰モデル、次元削減、特徴量設計につながります。統計検定準1級の主要範囲でもあります。

なお、受講に前提知識は必要ありません。相関係数の意味から確認して、順に積み上げていけます。

よくある質問

Q．行列や線形代数が必要だと聞きました。学び直してから受けるべきでしょうか。
A．その必要はありません。多変量解析は行列で書くときれいに整理できますが、まずは「複数の要因を同時に見る」という考え方と出力の読み方から入れます。理論に踏み込みたくなった段階で線形代数を補えば十分です。

Q．ＲもＰｙｔｈｏｎも触ったことがありません。
A．インストールと最初の一行から一緒におこないます。数行のコードで結果が出ますので、プログラミングの学習というより「道具の使い方」として身につけていただけます。エクセルだけで進めることも可能です。

Q．説明変数はできるだけ多く入れたほうがよいのでしょうか。
A．いいえ。変数を増やすと決定係数は見かけ上あがりますが、多重共線性が生じたり、新しいデータで当たらなくなったりします。何を入れて何を落とすかの判断こそが実務の勘所ですので、授業でも重点的に扱います。

Q．機械学習との違いは何ですか。どちらを学ぶべきでしょうか。
A．多変量解析は「なぜそうなるのかを説明すること」に、機械学習は「新しいデータで当てること」に重心があります。報告や意思決定の根拠が必要なら多変量解析から入るのがおすすめです。目的をうかがってご案内します。

実務での使いどころまで含めたコース全体（料金・受講の流れ・講師のご紹介）は、多変量解析 個別指導のページでご案内しています。

※内容はお客様のご要望等によって変更することがあります。

・売上や需要の要因を、複数の観点から分析したい方
・アンケートや顧客データを整理して全体像をつかみたい方
・重回帰分析の出力の読み方に自信がない方
・ＲやＰｙｔｈｏｎで分析を実行できるようになりたい方
・統計検定準1級の受験を考えている方

1) 重回帰分析と数量化I類
2) 一般化線形モデル
3) 線形判別分析と数量化II類
4) 2次判別分析とマハラノビスの距離
5) 主成分分析と数量化III類
6) クラスター分析
7) 多次元尺度法と数量化IV類
8) 因子分析
9) パス解析と共分散構造分析
10) その他の手法（正準相関・アソシエーションなど）