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ga082: 統計学Ⅲ:多変量データ解析法

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:ga082
  • 受講開始日:2017年6月6日
  • 想定される勉強時間/週:4,5時間程度

この講座では「通常コース(無料)」と「対面学習コース(有料)」の2種類のコースを提供予定です。「対面学習コース」の詳細につきましては、「通常コース」の受講登録をされた会員の皆様にお知らせします。

講座内容

本講座は、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成され、統計学Iで学んだデータ分析の基礎および統計学Ⅱで学んだ推測統計の方法に引き続き、多変量データ解析手法について学習します。実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものです。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習をします。

各回のテーマ

第1週:多変量データ解析法の概略と重回帰分析

  • 多変量データ解析法の分類
  • 変量間の関係(因果、回帰、相関)
  • 研究の種類とデータ収集法
  • 重回帰分析のモデル
  • 結果の読み方
  • 結果の解釈
  • 説明変数の選択
  • ゲスト:選挙予測――未来の政権を知る(鈴木督久)

第2週:主成分分析と因子分析

  • 主成分・因子分析にできること
  • 主成分分析による可視化の原理
  • 主成分分析の二通りの定式化
  • 要因探索のための主成分分析
  • 主成分分析から因子分析へ
  • 因子分析の細部
  • 因子分析の発展
  • ゲスト:企業ブランドのポジショニング(鈴木督久)

第3週:多変量解析の活用:商品・サービスの設計を例に

  • 全体の概要
  • 主成分分析による評価軸の抽出
  • 主成分回帰分析と選好ベクトル
  • コンジョイント分析による商品設計
  • 主成分回帰における主成分の回転
  • 統計ソフトウェアによる分析手順
  • 潜在クラス分析

第4週:クラスタリング法と多次元尺度構成法

  • クラスタリング法と多次元尺度構成法の概説
  • (非)類似性データ
  • データ変換
  • 階層的クラスタリング法
  • 非階層的クラスタリング法
  • 計量多次元尺度構成法
  • 適用例とさらなる応用

第5週:課題解決のための多変量解析の利用

  • 課題から手法を選ぶ
  • モデル化の準備~課題の整理
  • パス図の描き方の基本
  • パス図を描く
  • パス図から方程式を書く
  • 分析を行う
  • 共分散構造分析-構造方程式モデリング-

講師・スタッフ紹介

岩崎 学

岩崎 学

成蹊大学理工学部 教授/横浜市立大学 教授/東京理科大学大学院理学研究科数学専攻修士課程修了/理学博士/茨城大学工学部助手、防衛大学校数学物理学教室講師・助教授、成蹊大学工学部助教授を経て現職/内閣府、厚生労働省、文部科学省などの委員を歴任/第32代日本統計学会会長

足立 浩平

足立 浩平

大阪大学大学院人間科学研究科 教授/京都大学文学部哲学科(心理学専攻)卒業/京都大学・博士(文学)/科学警察研究所研究員・主任研究官、甲子園大学人間文化学部助教授、立命館大学文学部教授を経て現職/日本計算機統計学会副会長

渡辺 美智子

渡辺 美智子

慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科 教授/九州大学理学部数学科卒業/九州大学大学院理工学研究科修士課程修了 理学博士/東洋大学経済学部教授を経て現職/日本学術会議連携会員/日本統計学会代議員、日本行動計量学会理事、独立行政法人統計センター理事等を歴任

宿久 洋

宿久 洋

同志社大学文化情報学部 教授/九州大学大学院総合理工学研究科修士課程修了/北海道大学大学院工学研究科 博士(工学)/鹿児島大学理学部 助手・助教授を経て現職/日本統計学会理事、日本計算機統計学会理事・評議員、コンピュータ利用教育学会理事・副会長、大学入試センター教科科目第一委員会委員、公認会計士試験委員を歴任/関連性データの分析法(共立出版)の著者

芳賀 麻誉美

芳賀 麻誉美

大阪経済大学経営学部 准教授/早稲田大学人間科学部 非常勤講師/電気通信大学大学院情報システム学研究科知能情報社会知能情報学専攻博士後期課程満期退学/電気通信大学・博士(学術)/女子栄養大学助教、一橋大学大学院国際企業戦略研究科特任講師、徳山大学准教授を経て現職。明治乳業(株)中央研究所での勤務経験がある他、(株)ヤフーバリューインサイト(現(株)マクロミル)顧問、(株)ALBERT顧問などを歴任。ビジネスにおける統計手法応用やコンサルティング経験が豊富。

ゲスト講師:鈴木 督久

(株)日経リサーチ 取締役

※ 講師の肩書き等の情報は講座制作当時(2017年4月)のものとなります。

前提条件

統計学Ⅰおよび統計学Ⅱに対応する知識があるのが望ましい(必須ではない)。

課題内容

毎週確認テスト(5問)
最終週に最終テスト(20問)

修了条件

得点率60%以上

学習期間

5週間

補助教材

統計学Ⅲ オフィシャル スタディ ノート
本講座では、統計学Ⅲ オフィシャル スタディ ノートを提供する予定です。このスタディ ノートには、各講義のすべてのスライドを網羅するとともに各スライドの説明が加えられています。販売方法などのお知らせは6月2日頃を予定しております。詳細はこちらのページで告知させていただきますので今しばらくお待ちください。

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:ga082
  • 受講開始日:2017年6月6日
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