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多変量解析超入門セミナー(2日間)

★とにかく、わかりやすく説明します! ★受講者全員が100%理解の上、セミナーを終えられるよう努力します!
対象 医師、看護師、医事課、薬剤師、その他
分野 臨床看護、診療・診察技術、臨床看護その他、医療関連サービス企業その他
開催日時
会場
2017年07月20日 (木) 開始:10:30 | 終了:16:30 | 開場:10:00
会場名:[東京・大井町]きゅりあん4階研修室
住所: 東京都 品川区東大井5-18-1 JR/東急線 大井町駅前 きゅりあん[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。
講師 大人のための数学教室 和(なごみ)
小林 克彦 氏
定員30名
主催 株式会社 情報機構
受講料 61,560円
1名61,560円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき50,760円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引

以下、申込要領をご了承のうえお申込み下さい。

<申込要領>
※受講料のお支払いは、原則として開催日までにお願いいたします。
  当日会場でのお支払いも可能です(請求書に同封の振込連絡書にてその旨ご連絡下さい)。

※申込後、ご都合により講習会に出席できなくなりました場合は、代理の方がご出席ください 。
 止むを得ず欠席の場合、弊社事務局迄ご連絡下さい(受付時間9:00-17:00)。
 以下の規定に基づき、料金を申し受けます。
 開催日から逆算(土日・祝祭日を除く)して、
  講座5日前以前での欠席のご連絡:受講料は頂戴いたしません
  講座3日前~4日前での欠席のご連絡:受講料の70%
  講座当日~2日前での欠席のご連絡:受講料の100%
  セミナー開始後のご連絡なき場合の欠席:受講料の100%
※最小催行人数に満たない場合等、事情により中止になる場合がございます。
   講座の中止・延期に伴う、会場までの宿泊費・交通費等(キャンセル料含)の補償は
   致しかねますのでご了承ください。

詳細はhttp://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AA170702.php
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この講義は携帯モバイルサイトでも確認、申込ができますエクステンションエクステンション
http://m.meducation.jp/seminar/detail?id=51658

セミナーポイント

■講師から一言
 「データ解析」や「データ分析」と言った言葉を聞く時、その目的や効果として真っ先にイメージされるのは「(未来)予測」や「(顧客)分類」や「パターン発見」ではないでしょうか。「多変量解析」とは与えられたデータから「予測」「分類」「発見」等を行うための一連の分析手法のことを言います。多変量解析を理解して現実の複雑さと不確実さに立ち向かうための武器を手に入れましょう。

■講演ポイント
 多変量解析をこれから学ぶ人、多変量解析に挫折経験のある人、多変量解析を学びたい もしくは 多変量解析が必要 と感じていたものの難しそうなイメージがあって手が出せないまま時間がたってしまった人 を対象とした多変量解析の「超」入門セミナーです。
 受講者全員が100%理解した状態でセミナーを終えられるよう、「多変量解析とは何か」「多変量解析と統計学の関係」等の「そもそも」論から講義をはじめ、 代表的な多変量解析 (回帰分析や主成分分析等) の「仕組み」と「使い方」を2 日間でじっくりじっくり解説します。
 実務や研究で「役立つ」、継続して「使える」ことを目標にして設計されたセミナーですので、本質的・直観的イメージ に重きを置いて説明します。最低限必要な数学についても中学数学以上の内容については全て講座内で説明致しますのでご安心ください。また多変量解析を学ぶ上で必要な統計学(記述統計や推測統計)の知識も講座内で併せて解説いたします。

■受講後、習得できること
・【記述統計と推測統計(仮説検定)の基礎】
多変量解析の世界に入る前に、1変数データの整理方法と仮説検定の概念について簡単に説明します(統計学に不安のある方もご安心ください。ただし、仮説検定を数理的に厳密に学ばれたい方は「統計学超入門セミナー」への参加をお薦めします。)

・【データ解析のフロー】
多変量解析を実践でいかすために必要なデータ分析フローを解説します。

・【データの予測・分類】
一部のデータから全体の特徴を推定する方法や、予測モデルを作成する方法及び与えられたデータを設定したカテゴリの中に分類する方法を解説します。

・【データの要約・潜在因子の抽出】
多変量データの情報を要約する方法や、データを生成する潜在的要因の抽出方法を解説します。

セミナー内容

(第1日目)

1.統計学とは
 1.1 記述統計と推測統計
 1.2 多変量解析
2.データの種類
 2.1 データの表現(グラフ・表・ヒストグラム・散布図)
 2.2 相対度数ヒストグラムと確率分布
3.代表値(平均・中央値・最頻値)
 3.1 代表値の注意点
4.散布度(範囲、分散、標準偏差 など)
 4.1 散布度の活用法
 4.2 正規分布における標準偏差
5.推測統計と仮説検定
 5.1 推測統計でできること
 5.2 統計学的仮説検定とは何か
 5.3 仮説検定の文法(帰無仮説・対立仮説、p-値、有意水準、)
6.相関分析
 6.1 散布図
 6.2 相関係数
 6.3 相関係数の注意点
7.回帰分析
 7.1 回帰分析とは
 7.2 単回帰分析と重回帰分析
 7.3 回帰分析の例
8.第1日目のまとめ

(第2日目)

9.第1日目の復習
10.多変量の解析
 10.1 多変量解析の概観
11.回帰分析(復習と発展)
 11.1 回帰分析とは
 11.2 分析レポートの見方・注意点
 11.3 回帰分析の例
12.判別分析
 12.1 判別分析とは
 12.2 分析レポートの見方・注意点
 12.3 判別分析の例
 12.4 予測・分類モデルのまとめ
13.主成分分析
 13.1 主成分分析とは
 13.2 分析レポートの見方・注意点
 13.3 主成分分析の例
14.クラスター分析
 14.1 クラスター分析とは
 14.2 クラスターの様々な作り方
 14.3 クラスター分析の例
15.まとめ
16.質疑応答

※講義は全体を通してPower Point スライド 及び ホワイトボードへの板書で行います。
 講義資料はPower Point スライドのコピーが主となりますが、必要に応じて演習プリン
トを配布致します。
※各種分析を扱う順序・構成は予告なく変更される可能性があります。

講師紹介

大人のための数学教室 和(なごみ)
小林 克彦 氏

■主経歴
東京大学 工学部 応用化学科 卒業
東京大学大学院 総合文化研究科 広域科学専攻 相関基礎科学系 修士課程卒業
大人のための数学教室 和(なごみ) 統計講師
みんなの統計教室 和(なごみ) 講師

■担当授業領域
小学校算数~高校数学
統計学及び多変量解析

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