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多変量解析の基礎(R,Python実習込)

  • モデルプラン:【特別】110分×10回

得られたデータから様々な切り口を見出すための手段として多変量解析は重要なツールの1つです。しかし、単純に分析が行えるだけでは本質的に実務への応用に活かすことは難しいです。

RやPythonによって便利なツールが用意されていますが、本質的な学習は業務だけでは身につきにくいです。

この講座では、多変量解析の基本的な考え方をベースに、数学やプログラミングを必要に応じて学んでいきます。

受講内容

多変量解析の基礎を数学やプログラミング処理を含めて学んでいくことを目標にしています。

本を一人で読み進めていても、省略された部分や式の意味が分からないままもやもやしてしまう部分を数学を通じて少しでもなくすことを目指した学習をしていきます。

※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。

受講対象

1)多変量解析の勉強を進める中でプログラミングと合わせて学んでいきたい方
2)実務で使う多変量解析の各分析手法を幅広く身につけたい方

モデルプラン

【110分×10回】

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)

※実際のプランはお客様のご要望等によって変更することがあります。

参考テキスト