文部科学省認定 社会通信教育 多変量解析実務講座 混沌のデータから現象の姿をつかむ
多変量解析実務講座
カリキュラム~理論から解析手法まで着実に習得~
カリキュラム
多変量解析の基礎を第1単元で固めたうえで、重回帰分析、主成分分析など主要な解析手法へと発展するコンパクトで学びやすいカリキュラムです。

第1単元

データ解析序説

データ解析序説 画像
この単元では、多変量解析の手法を理解するための基礎知識を学習します。多変量解析の対象となるデータと変数、多変量解析を適用する手順、回帰分析の基礎である最小2乗法、分散の加法性、変数変換と対数正規分布、相関係数・因果関係など、データの性質と基本的な解析について学びます。
  • 1. データ解析の基礎
  • 2. 平均値と最小2乗法
  • 3. 1変数のモニタリング
  • 4. 2変数のモニタリング
  • 5. 演習解答
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第3単元

重回帰分析

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この単元では、2つ以上の変数について相関を明らかにする重回帰分析を学習します。複数の変数を組み合わせての新しい説明変数の作成、説明変数の2乗を説明変数に追加するなどの重回帰分析の応用、さらには、多数の説明変数から目的変数の予測に役立つ変数を選択する方法などを学習します。
  • 1. 2変数の重回帰分析(1)
  • 2. 2変数の重回帰分析(2)
  • 3. 回帰モデルの改善
  • 4. 変数選択
  • 5. 演習解答
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第4単元

その他の多変量解析

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この単元では、説明変数に質的変数が含まれる場合や目的変数が質的変数である場合について学習します。 これまでは、各々の変数が量的変数、つまり数値で表される場合の分析でしたが、ここでは、有・無や良・不良などの質的なデータを数値に置き換えての分析を学びます。さらに、3個以上の変数の総合特性値を捉えるための手法として、主成分分析について学習します。
  • 1. 質的変数を含む回帰分析
  • 2. ロジスティック回帰分析
  • 3. 主成分分析(1)
  • 4. 主成分分析(2)
  • 5. 演習解答
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